NLU インテント

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間:4分
  • インテントは、システムアクションをユーザー入力と照合することで、モデルの応答を促進します。適切な意図を持つモデルは、 仮想エージェント と検索がユーザーに正確に応答するのに役立ちます。

    インテントは、自然言語の理解を促進するコアと考えてください。インテントは、ユーザーからの発言をシステムが実行できるアクションにモデルが変換するのに役立ちます。発言、エンティティ、語彙が連携してモデルをサポートする場合、インテントのパフォーマンスは最も高くなります。語彙と現実的な発話の例を使用すると、システムがインテントをより正確に予測するのに役立ちます。

    自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成するときは、ユーザー入力をシステムアクションと照合するインテントを追加します。モデルのインテントが多いほど、ユーザーから発言を受け取ったときに実行できるアクションが増えます。モデルインテントは、ハードウェアサービス要求の作成からグループへのユーザーの追加まで、さまざまなアクションを実行できます。

    モデルのインテントにアクセスするには、モデルの概要ページに移動します。[モデルの構築とトレーニング] フェーズで、 [フェーズを表示] を選択します。デフォルトで [ インテント ] タブが表示されます。

    [モデルの構築とトレーニング] フェーズの [インテント] タブ

    モデルには最大 750 個のインテントを含めることができます。ただし、300 を超えるインテントまたは 4500 件の発言のいずれか早い方を含むモデルでは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    注:
    インテントを作成するときは、相互に影響を与える場合があることに注意してください。たとえば、1 つまたは 2 つの発言で動作するインテントをビルドしてテストします。ただし、より大きなインテント環境でテストすると、動作が異なる場合があります。このようなイベントが発生する可能性を減らすには、適切なテストを開始する前に、モデルに少なくとも 5 つのインテントを作成できます。

    モデルへのコンテンツの追加を開始するには、「 NLU インテントの作成」を参照してください。

    [有効] 列には、インテントが予測でアクティブかどうかが表示されます。NLU アドミニストレーターは、個々のインテントを非アクティブ化できますが、モデル内に保持します。

    ただし、インテントが公開された仮想エージェントトピックにマッピングされている場合は、次のようになります。

    • インテントを非アクティブ化することはできません。
    • インテントを削除することはできません。
    インテントの [有効 ] ステータスを変更した後、モデルを再トレーニングします。

    発言

    インテントにはトレーニング発言が含まれています。これは、モデルがユーザーから確認できる入力の例です。モデル内の各インテントには独自の発言があります。トレーニングされると、モデルはユーザーからの類似の発言を認識し、一致するインテントで応答することを学習します。

    インテントを選択すると、インテントの詳細ページにアクセスできます。[発言] タブには、現在インテントにあるすべての発言が一覧表示されます。

    サンプルインテントの [発言] タブ。

    発言を追加した後、右側の列のアイコンを使用して、発言を編集、コピー、移動、または削除できます。複数の発言を移動または削除するには、最初に左側のボックスを選択し、[ 選択した行でアクションを実行 ] ボタンを使用します。

    インテントに発言を追加する際の考慮事項を次に示します。
    • モデルには少なくとも 1 つのインテントが必要であり、各インテントには少なくとも 5 つの発言が必要です。
    • トレーニングを開始するには、インテントに少なくとも 5 つの発言が必要です。
    • 現在、システムでは最大 25 単語または 200 文字の発言をサポートしています。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。
    • 現在、システムでは 1 つのモデルで最大 20,000 件の発言をサポートしています。
    • 4,500 を超える発言を含むモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    モデルに発言を追加するときに、組織またはドメインに関連する単語またはフレーズの語彙を提供します。語彙は、ユーザーが使用する可能性が高い単語やフレーズのインテント予測に役立ちます。語彙ソースを呼び出す発言を追加する場合は、@ 記号を使用できます。詳細なコンテキストと例については、「 NLU 語彙」を参照してください。

    関連エンティティ

    モデルはエンティティを使用して、ユーザー入力を予測するときに追加のコンテキストと意味を提供します。インテントのトレーニング発言にエンティティを追加して、意図したアクションを実行するためのより多くの情報をシステムに提供します。

    サンプルインテントの [関連エンティティ] タブ。

    詳細については、「NLU エンティティ」を参照してください。

    インテントの問題

    大規模なモデルをビルドすると、インテントが重複したり、競合したり、十分なトレーニング発言が含まれなかったりする可能性が高くなります。たとえば、あるインテントの発言例が、別のインテント例と同じになる場合があります。インテントが競合する場合、モデルはユーザー入力を受信するときにどのインテントを予測するかわからない可能性があります。

    モデルに問題や競合がある場合、[ インテント ] ページには、影響を受けるインテントの数を示すカードが表示されます。[モデルの構築とトレーニング] フェーズの [インテント] タブで、問題カードが強調表示されます。

    カードを選択すると、その問題があるインテントのフィルター済みリストが表示されます。問題を解決することで、インテントが要件を満たし、意図したとおりに機能することが保証されます。

    詳細については、「インテントの問題を解決」を参照してください。