--- sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences Release : - xanadu ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - Xanadu で AI を有効にする ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # NLU ワークベンチのプロパティ # NLU ワークベンチのプロパティ {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Xanadu * * 更新日 2024年08月01日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：6分 自然言語理解 (NLU) (NLU) アプリケーションのこれらのシステムプロパティを参照してください。 ## NLU ワークベンチ プロパティとその使用法 {#nlu-instance-properties__section_vxs_cz5_f4b} システムプロパティにアクセスするには、アプリケーションナビゲーターで admin または nlu_admin ロールと次のパスを使用します。 すべてNLU ワークベンチ設定. {#nlu-instance-properties__table_qdh_gfv_15b__entry__4} | ラベルと名前 | デフォルト値 | プラグイン | 推奨される使用方法 | |-|-|-|-| | インテントごとの最大発話数 glide.nlu.utterances_per_intent.value_limit | 200 | NLU ワークベンチ | インテントごとに使用する発話数を 200 未満にして、インテントサイズに関してモデルのバランスを保ちます。 注: 値は 5 より大きく 300 以下でなければなりません。 | | テーブル語彙ソースの最大レコード数 glide.platform_ml.api.max_nlu_lookupsource_records | 100,000 | NLU ワークベンチ | 値を 100,000 未満に保ちます。 | | リスト語彙ソースの値の最大数 glide.nlu.static_lookup.value_limit | 1,000 | NLU ワークベンチ | 値は 1,000 未満にしてください。 | | ソフトウェア名の構築済み語彙を有効にする glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:software | enabled | NLU ワークベンチ | 構築済みの語彙を有効にして、システムがソフトウェア名を認識できるようにします。 | | ハードウェア名の構築済み語彙を有効にする glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:hardware | enabled | NLU ワークベンチ | システムがハードウェア名を認識できるように、ビルド済みの語彙を有効にします。 | [表 : 1. モデル設定] {#nlu-instance-properties__table_qdh_gfv_15b} {#nlu-instance-properties__table_mq3_cx4_hsb__entry__4} | ラベルと名前 | デフォルト値 | プラグイン | 推奨される使用方法 | |-|-|-|-| | インテントディスカバリー分類の最大レコード数 sn_nlu_discovery.intent_discovery_max_classification_limit | 300,000 | インテントディスカバリー | レコード数は 500,000 未満にしてください。 | | インテントディスカバリー分類の最小レコード数 sn_nlu_discovery.intent_discovery_min_classification_limit | 10,000 | インテントディスカバリー | 高品質の結果を得るには、少なくとも 10,000 件のレコードを使用してください。 | | NLU パフォーマンスアナリティクスの最小レコード数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.performance.min_clustering_records | 5,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 高品質の結果を得るには、少なくとも 5,000 件のレコードを使用してください。 | | NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：中しきい値 sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.moderate_threshold | .85 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 0 〜 1 の 10 進数である必要があります。このしきい値は重大しきい値未満にしてください。 | | NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：重大しきい値 sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.critical_threshold | .95 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 0 〜 1 の 10 進数である必要があります。このしきい値は、中程度のしきい値よりも大きくしてください。 | | バッチテストインポートファイルの最大行数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.batch_test.max_import_rows | 10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | バッチテストインポートファイルの行数が 10,000 行を超えていないことを確認してください。 | | 専門家フィードバックループでフィードバックのために表示する発言の最大数 glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_response_size | 300 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | ユーザーの 仮想エージェント チャットログから 300 件以内の発言をプルして、専門家フィードバックループアプリケーションでフィードバックのために表示します。モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発話の最小数 | | モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発話の最小数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.optimize.min_labeled_data | 100 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 専門家フィードバックループアプリケーションでモデルの調整機能を実行できるように、ユーザーの 仮想エージェント チャットログから少なくとも 100 件の発言のフィードバックを提供して保存します。 | | 仮想エージェントチャットログからフェッチするレコードの最大数 glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.va_chat_logs.max_row_limit - 3000 | 3,000 回 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | NLU 使用率が高い場合、デフォルト値を最大 50,000 レコードまで増やすと、アクティブラーニングジョブでフィルタリングして、エキスパートフィードバックループアプリケーションに表示してフィードバックを提供できるデータが増えます。 | | ラベル候補テーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用) glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_data_size - 10000 | 10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | このプロパティの推奨される使用方法は、上記のプロパティと同じです。 | | ラベル付きデータテーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用) glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_table.max_data_size - 10000 | 10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | このプロパティの推奨される使用方法は、上記のプロパティと同じです。 | | NLU モデルのトレーニング中にインスタンスのブロックを解除するには、このプロパティを有効にします。トレーニングはオフピーク時間にスケジュールされ、完了したら通知されます。 glide.mlpredictor.scheduled.nlu.model.training | 間違い | NLU ワークベンチ - 高度な機能 | 間違い | [表 : 2. 詳細設定] {#nlu-instance-properties__table_mq3_cx4_hsb} 仮想エージェント (VA) チャットログからさらにフィードバックデータを取得するには、[専門家フィードバックループドキュメント](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ki0W1MaBDuT16ZeB4fQTgA "仮想エージェントチャットログの発話に関するフィードバックを提供して、システムが継続的に学習し、ユーザー入力をより適切に予測できるようにします。")の「オンデマンドで追加の VA フィードバックデータを調達する」セクションを参照してください。