自然言語理解 (NLU)

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間:5分
  • ServiceNow® 自然言語理解 (NLU) (NLU) は、人間が表現したインテントをシステムが学習して応答できるようにするために使用できる NLU ワークベンチ および NLU 推論サービスを提供します。システムに自然言語の例を入力することで、単語の意味とコンテキストを理解し、ユーザーまたはシステムのアクションを推測できるようにします。

    自然言語理解 (NLU)の概要

    図 : 1. NLU モデルビルドプロセスのユーザー入力フロー
    この画像は、NLU モデルビルドプロセスにおけるユーザー入力フローを示しています。
    この画像は、NLU モデルビルドプロセスにおけるユーザー入力フローを示しています。

    NLU の用語

    NLU用語では、これらの用語は、システムが自然言語コンテンツを分類、解析、またはその他の処理に使用する主要な言語コンポーネントを識別します。
    インテント
    ユーザーが実行しようとしていること、またはアプリケーションに処理させたいこと (アクセスの許可など)。
    発言
    ユーザーインテントの自然言語の例。たとえば、インシデントの簡単な説明のテキスト文字列、チャットエントリ、メールの件名などです。発言はインテントをビルドおよびトレーニングするために使用されるため、複数の意味やあいまいなインテントを含めることはできません。
    エンティティ
    アクションのオブジェクトまたはコンテキスト。たとえば、ラップトップ、ユーザーロール、優先度レベルなどです。
    システムエンティティ
    これらはインスタンスで事前定義されており、日付、時刻、場所など、再利用性の高い意味を持ちます。
    ユーザー定義エンティティ
    これらはユーザーによってシステムで作成され、ユーザーが作成した発言の単語から作成できます。
    共通エンティティ
    通貨、組織、人、数量など、事前定義されたエンティティモデルを介して一般的に使用および抽出されるコンテキスト。
    語彙
    語彙は、単語の意味を定義したり上書きしたりするために使用されます。たとえば、同義語「Microsoft」を頭字語「MS」に割り当てることができます。
    NLU モデル
    新しい発言のインテントとエンティティを推測するための参照としてシステムが使用する、発言例とそれに関連するインテントおよびエンティティのコレクション。NLU ワークベンチには、ITSM モデルなど、特定の事業部門向けにビルド済みの NLU モデルが付属しています。カスタムモデルを作成することもできます。

    この画像は、 自然言語理解 (NLU) が発話例を処理してシステム内のインテントとエンティティに変換する方法を示しています。

    図 : 2. NLU は、発言例を処理してインテントとエンティティにレンダリングします
    この画像は、自然言語理解 (NLU) がどのように発話の例を処理し、システム内のインテントとエンティティに変換するかを示しています。

    NLU ワークベンチ

    NLU ワークベンチを使用して、人間の言語の形態学的表現を作成します。これらのモデルを使用すると、自然言語の発言で表現されるインテントとエンティティを作成できます。どの ServiceNow アプリケーションでも、 NLU モデルを呼び出して、特定の発言のインテントとエンティティの推測を取得できます。

    nlu_adminロールを使用して、NLU ワークベンチでモデルをビルドし、そこで作成、トレーニング、テスト、公開を繰り返し行います。

    図 : 3. アドミニストレーターがモデルをビルドするのに役立つ NLU オーサリング API の概要
    この画像は、NLU オーサリング API が NLU アドミニストレーターの NLU モデルのビルドにどのように役立つかを示しています。

    NLU モデルをビルドして使用する方法については、「 NLU モデルの作成」を参照してください。

    NLU 推論サービス

    自然言語理解 (NLU) は、システムが自然言語を理解し、インテリジェントなアクションを駆動するのに役立つ NLU 推論サービスを提供します。このサービスは、モデル内の特定のユーザーの発言のインテントとエンティティをトレーニングおよび予測して、そのテキストを API やパラメーターなどの機械が理解できる形式に変換できるようにします。

    図 : 4. システムが NLU 推論 API を使用してインテントとエンティティを抽出する方法の概要
    この画像は、システムが NLU 推論 API を使用して特定の発言のインテントとエンティティを抽出する方法を示しています。 この画像は、システムが NLU 推論 API を使用して特定の発言のインテントとエンティティを抽出する方法を示しています。

    ここでは、システムは推論 API を使用して、サンプルレコードデータを使用して正確な予測の有力な候補であるインテントとエンティティを識別することで、 NLU アルゴリズムをトレーニングします。

    NLU モデル消費

    その他のServiceNow®アプリケーションは、仮想エージェントなどのNLUモデル出力を使用します。

    図 : 5. NLU を使用する仮想エージェントアプリケーションの概要
    この画像は、仮想エージェントアプリケーションが自然言語理解 (NLU) をどのように使用するかを示しています。

    たとえば、 仮想エージェント アドミニストレーターは、エージェントチャットボットが会話内でのユーザーの発言をよりよく理解できるように、NLU モデルを使用するように 仮想エージェントデザイナー 会話フローを構成できます。仮想エージェント が NLU モデルを使用する方法の詳細については、「仮想エージェントでの自然言語理解 (NLU) トピックディスカバリー」を参照してください。

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