NLU モデルをトレーニングして試す
モデルを繰り返しトレーニングして試し、そのインテントとエンティティが検証され、コンパイルされ、モデルに保存されます。
始める前に
- NLU ワークベンチ Core プラグイン、NLU ワークベンチ プラグイン、および 予測インテリジェンス プラグインがすべてインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- NLUモデルを作成します。詳細については、「モデルの作成」を参照してください。
- モデルの 1 つ以上の NLU インテントとそれに関連付けられたエンティティを作成します。詳細については、「NLU インテント」を参照してください。
- 発言がテーブル語彙ソースを参照している場合は、その値がモデルで使用できるようにソースが同期されていることを確認してください。詳細については、「テーブル語彙ソースの同期」を参照してください。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または adminNLUエディターをモデルに割り当てる必要があります。
このタスクについて
モデルをトレーニングすると、コンテンツに加えた変更が保存され、競合やエラーがチェックされます。トレーニングにより、モデルを公開できるようになります。
トレーニング後、個々の発言を手動で入力してモデルを試し、予測されるインテントを確認できます。
注:
テスト発言のリストに対してモデルのテストを実行するには、「 モデルをテストおよび公開」を参照してください。
ダイアログアクトの会話中の応答は、 NLU ワークベンチ では試したりテストしたりすることはできません。
このシナリオ例では、インテント、発言、エンティティ、および関連する注釈を追加することで、十分なモデルコンテンツを既にビルドしています。手順例に従って、最初に NLU モデルをトレーニングします。次に、予測結果と信頼スコアを確認できるように、発言を手動で入力してモデルを試します。
手順
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モデルの概要の モデルの構築とトレーニング カードで、 フェーズの表示 を選択します。
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[モデルの構築とトレーニング] フェーズが開いたら、[モデルをトレーニング] タブが選択されていることを確認します。
結果： [ モデルをトレーニング] タブには、モデルが最後にトレーニングされた時刻が表示され、前回のトレーニング以降のコンテンツの変更がある場合はその変更も要約されます。
-
[トレーニング] ボタンを選択します。
結果： トレーニング中は進捗状況バーが表示されます。完了すると、次の 2 つの推奨事項のいずれかが表示されます。
- デフォルトのテストセットでモデルのインテントの 60% 未満しかカバーされていない場合、システムはさらにテスト発言を追加することを推奨します。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
- モデルのインテントの 60% 以上がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはテストに進むことを推奨します。「モデルをテストおよび公開」を参照してください。
- デフォルトのテストセットでモデルのインテントの 60% 未満しかカバーされていない場合、システムはさらにテスト発言を追加することを推奨します。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
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[テストする発言を入力してください] の下のテキスト フィールドに、発話を入力して [移動] を選択します。
タスクの結果
この例では、試行する発言として 「I need to update my home address 」と入力しました。
- モデルの信頼性しきい値 (この例では 76%) が表示されます。
- [上位の予測] には、しきい値より大きい信頼スコアで予測されたすべてのインテントが表示されます。
- この例では、インテント UpdateAddress は、しきい値の 76% を上回る 97% の信頼スコアで予測されます。
次のタスク
- 引き続きさまざまな発言を試して、モデルコンテンツの更新が有効であることを確認します。「NLU モデルのドラフトバージョンと公開済みバージョンの比較」を参照してください。
- テスト発言のリストに対してモデルをテストするには、 モデルをテストおよび公開 フェーズでデフォルトのテストセットを使用するか、 マルチモデルバッチテストに移動します。
- モデルの信頼性しきい値を調整するには、モデルの概要ページの [設定 ] タブを使用します。詳細については、「NLU モデル設定」を参照してください。
- テストの結果に満足した場合は、 NLU モデルを公開します。