자연어 이해
ServiceNow® 자연어 이해 (NLU)는 시스템이 사람이 표현하는 의도를 학습하고 이에 응답할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 유추 서비스를 제공합니다 NLU 워크벤치NLU . 자연어 예시를 시스템에 입력하면 단어의 의미와 맥락을 이해하고 사람 또는 시스템의 동작을 유추할 수 있습니다.
자연어 이해 개요
NLU 용어
- 의도
- 사용자가 행하고 싶은 일 또는 액세스 허용처럼 애플리케이션이 처리하기를 원하는 일을 의미합니다.
- 발언
- 사용자 의도에 대한 자연어 예시입니다. 예를 들면 인시던트의 짧은 설명에 포함된 문자열, 채팅 항목, 이메일 제목 등이 이에 해당합니다. 발언은 의도를 빌드하고 학습하는 데 사용되므로 여러 가지 모호한 의미나 의도를 포함해서는 안 됩니다.
- 엔터티
- 동작의 주체 또는 동작에 대한 컨텍스트를 의미합니다. 예를 들면 노트북, 사용자 역할 또는 우선순위 수준입니다.
- 시스템 엔터티
- 이는 인스턴스에 미리 정의되어 있으며 날짜, 시간 및 위치와 같이 재사용이 용이한 의미가 매우 높습니다.
- 사용자 정의 엔터티
- 이는 사용자가 시스템에서 생성하며 사용자가 생성한 발언의 단어로 빌드할 수 있습니다.
- 공통 엔터티
- 사전 정의된 엔터티 모델을 통해 통상적으로 사용 및 추출되는 컨텍스트(예: 통화, 조직, 사람, 수량 등)입니다.
- 어휘
- 어휘는 단어의 의미를 정의하거나 덮어쓰는 데 사용됩니다. 예를 들어 동의어 "Microsoft"를 약어 "MS"에 할당할 수 있습니다.
- NLU 모델
- 시스템이 새로운 발화에서 의도와 엔터티를 유추하기 위한 참조 자료로 사용하는 발화 예시 컬렉션 및 이와 관련된 의도 및 엔터티를 의미합니다. NLU 워크벤치에는 ITSM 모델과 같은 특정 비즈니스 단위를 위해 사전 구축된 NLU 모델이 함께 제공됩니다. 사용자 지정 모델을 생성할 수도 있습니다.
이 이미지는 발화 예시를 시스템의 의도 및 엔터티로 처리하고 렌더링하는 방법을 자연어 이해 보여줍니다.
NLU 워크벤치
를 NLU 워크벤치 사용하여 인간 언어의 형태학적 표현을 만듭니다. 이러한 모델을 사용하면 자연어 발언으로 표현된 의도와 엔터티를 생성할 수 있습니다. 모든 ServiceNow 애플리케이션은 모델을 호출하여 NLU 주어진 발언에서 의도 및 엔터티의 추론을 가져올 수 있습니다.
nlu_admin 역할을 사용하여 반복적으로 모델을 만들고, 교육하고, 테스트하고, 게시하는 에서 NLU 워크벤치모델을 빌드합니다.
NLU 모델을 빌드하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 NLU 모델 만들기를 참조하십시오.
NLU 유추 서비스
자연어 이해NLU 는 시스템이 자연어를 이해하고 지능형 작업을 수행하는 데 도움이 되는 유추 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 모델의 지정된 사용자 발언에 대한 의도와 엔터티를 교육하고 예측하여 해당 텍스트가 API 및 매개변수와 같이 기계가 이해할 수 있는 형식으로 변환되도록 합니다.
여기서 시스템은 유추 API를 사용하여 샘플 레코드 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련 NLU 함으로써 정확한 예측을 위한 강력한 후보인 의도와 엔터티를 식별합니다.
NLU 모델 소비
다른 ServiceNow® 애플리케이션은 와 같은 가상 에이전트모델 출력을 사용합니다NLU.
예를 들어 가상 에이전트 관리자는 에이전트 챗봇이 가상 에이전트 디자이너 대화의 사용자 발언을 더 잘 이해할 수 있도록 NLU 모델을 사용하도록 대화 플로우를 구성할 수 있습니다. NLU 모델을 사용하는 방법에 가상 에이전트 대한 자세한 내용은 가상 에이전트에서 NLU(자연어 이해) 주제 검색을 참조하십시오.