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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - Platform


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# エンティティのインポート

# エンティティのインポート {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
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* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

他の 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルで作成したエンティティを再利用します。エンティティをインポートすると、時間が節約され、モデルのインテントを改善できます。

## 始める前に

* NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU Common Model プラグイン、および予測インテリジェンスプラグインがすべてインスタンスにインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
* NLUモデルを作成するか、既存のモデルを使用します。
* インテントとエンティティを作成または既存のものを使用します。
* 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。nlu_editorをモデルに割り当てる必要があります。
{#import-common-entities-nlu__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

通常、新しいエンティティは個々のインテント内に作成されます。時間を節約し、インテントを改善するために、他のモデルのエンティティをインポートして再利用することもできます。エンティティをモデルにインポートした後、新しいエンティティを使用してモデルの発話に注釈を付けます。  
注:  
すべてのモデルには、デフォルトで複数のシステムエンティティが含まれています。

この手順例では、複数のエンティティを新しいモデルにインポートします。

## 手順

1. 移動先 すべてNLU ワークベンチモデル.  
   デフォルトでは、\[ 仮想エージェント \] タブが開きます。
2. モデルのアプリケーションに対応するタブを選択し、エンティティを追加するモデルの名前を選択します。
3. \[モデルの構築とトレーニング\] フェーズで、 \[エンティティ\] タブを選択します。
4. エンティティのインポート を選択します。  
5. 「エンティティをインポート」(Import Entity) ウィンドウで、インポートするエンティティを選択します。  
   この例では、\[ Application: HR Service Delivery NLU Model for Virtual Agent Conversations (アプリケーション:仮想エージェント対話の HR サービスデリバリ NLU モデル)\] のドロップダウン矢印をクリックします。4 つのエンティティを選択します。  
   注:  
   エンティティをインポートしても、それらのエンティティで注釈が付けられている発話はインポートされません。新しくインポートされたエンティティを使用して現在のモデルの発言に注釈を付けてから、モデルを再トレーニングする必要があります。
6. \[インポート\] をクリックします。  
   選択したエンティティがモデルにインポートされます。エンティティは、「エンティティ」タブの 「ユーザー定義エンティティ 」の下に表示されます。既定では、モデル内のすべてのインテントがエンティティを使用できるように、 モデルの可用性 が有効になります。

## 次のタスク

インポートされたエンティティを使用して、モデルの発話に注釈を付けます。モデルをトレーニングして変更を保存します。
**関連概念**   

* [エンティティでの正規表現の使用](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vjC6wUYz5WqkjkqfN_4dsg "NLUエンティティで正規表現を使用して、システムによるテキストの検索、照合、管理に役立つパターンを確立する方法について説明します。")  
**関連タスク**   

* [単純なエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/c6xGDf_tIxblYPuS0kvhcQ "発話例の単語から 1 つ以上の単純なエンティティを作成します。エンティティは、アクションのオブジェクトまたはコンテキストです。")
* [マッピングされたエンティティを作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3qcN6t1twnRNUdHuWttZzg "語彙ソース、またはエンティティに対して手動で作成した値のリストにマッピングされたエンティティを作成します。マッピングされたエンティティは、モデルが発話を解釈するときにコンテキストとして使用できる複数の値を提供するのに役立ちます。")
* [パターンエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mgNoxeW3HWdqbJ69uo2DkA "メールアドレスや電話番号などの繰り返し可能なパターンを持つ単語またはフレーズからパターンエンティティを作成します。これらのパターンは、システムがパターンに基づいて類似の発話を認識するのに役立ちます。")
* [システム派生エンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/J1FAm2XZxmkPiCvbPCwZyw "日付、時刻、期間、場所などのデフォルトのシステムエンティティから派生したユーザー定義エンティティを作成します。")
* [オープンエンドエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XZ5ESHqt9g9zYQ0jZfpZ4w "インテント予測精度を向上させる場合は、オープンエンドエンティティを使用します。オープンエンドエンティティは、モデルが発話のコンテキストに焦点を当てるのに役立ちます。")
* [NLUインテントのインポート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/juaF9wXB7pLqzTc3yCj1vQ "自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントを作成するときに、同じアプリケーションスコープ内の他のモデルからインテントをインポートして再利用することもできます。インテントを再利用すると、新しいモデルをビルドする際の時間を節約できます。")