NLU インテントの作成
自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントを作成します。インテントは、ユーザー入力を受信したときに実行するシステムアクションをモデルに提供します。
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 ワークベンチ - 拡張機能NLUプラグイン、共通モデルプラグイン、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。
- モデルと同じアプリケーションスコープ内にいることを確認してください。
- NLU ワークベンチ で 仮想エージェント モデルと AI 検索モデルのインテントを作成できます。
- 必要なロール:admin または nlu_admin
このタスクについて
この手順では、インテントを作成する方法を示します。他のモデルのインテントを再利用するには、「 ビルド済み NLU モデルのインテントの再利用」を参照してください。
インテントがトレーニング発言の語彙とやり取りする方法の例を次に示します。
- 目的:#AddMembersToDistributionList
- 発言 A: 「Carlos Santana を uxinfodev リストに追加してください」
- 発言 B:「誤って arlo-drury-directreports グループから削除されました」
- 結果:システムは uxinfodev または arlo-drury-directreports を認識せず、これらの単語を使用してインテントを予測することができません。
- 解決策: uxinfodev と arlo-drury-directreports を語彙項目として追加し、それらに同義語を追加します。指定した同義語は、発言とそれが存在するインテントにさらにコンテキストを追加するのに役立ちます。インテントをエンティティとしてマークすると、インテント予測の信頼性がさらに高くなる可能性があります。
注:
ユーザーのトレーニング発言および発言には、25 語または 200 文字の制限があります。この制限を超える発言は、インテント予測を返すことができません。
トレーニング発言には、「OrderLaptop」や「sfsdfasdfas」などの非現実的な用語を含めないでください。発言は、モデルの言語における正確で自然な例である必要があります。
次の手順例では、インテントを作成し、ユーザーが支払いに関する情報を要求するときに言う可能性のある発言を追加します。「仮想エージェントの HR モデル」というタイトルのNLUモデルを既に作成しており、そのモデルでインテントを作成しています。
手順
-
[ インテントを作成 ] ウィンドウで、インテントの名前と説明を追加します。
図 : 1. インテントの作成 注:インテントを作成すると、インテント名にハッシュタグが追加されます。 -
[ 発言 ] タブで、インテントに関連するトレーニング発言の例を入力します。
注:このシナリオでは、次の発言をフィールドに追加し、[追加] を選択します指定する発言例は一意で、25 語または 200 文字未満である必要があります。少なくとも 15 個の発言を追加し、できるだけ多様性を持たせることを目指します。モデルのトレーニングを開始するには、少なくとも 5 つの発言を追加する必要があります。
モデルを繰り返しビルドして再トレーニングすると、更新されたインテントがモデルの予測にどのように影響するかを確認できます。「NLU モデルをトレーニングして試す」を参照してください。
次のタスク
モデルをトレーニングして更新を保存します。インテントに関する問題については、「 インテントの問題を解決」を参照してください。
発言を改善するには、コンテキストを提供するエンティティを追加します。「NLU エンティティ」を参照してください。
利用可能な インテントディスカバリー 機能は、履歴データに基づいて追加できるインテントを特定するのに役立ちます。