NLU インテントを作成する

  • リリースバージョン: Xanadu
  • 更新日 2024年08月01日
  • 所要時間：4分

    • 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、モデルがユーザー入力を受け取っ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 - 拡張機能型プラグイン、NLU Common Model 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ます。
    • NLU ワークベンチ で 仮想エージェント モデルおよび 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、「 構築済み NLU モデルからのインテントの再利用」を参照してください。

    以下は、インテントがトレーニング発話の語彙と対話する方法の例です。

    • インテント:#AddMembersToDistributionList
    • 発言 A: 「Carlos Santana を uxinfodev リストに追加してください」
    • 発言 B: 「arlo-drury-directreports グループから誤って削除されました」
    • 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、それらにシノニムを追加します。同義語を指定すると、発話とその内容が存在するインテントにコンテキストを追加できます。それらも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:
    トレーニング発言およびユーザーからの発言には、25 語または 200 文字の制限があります。その制限を超える発話は、インテント予測を返せません。

    トレーニング発話には、「OrderLaptop」や「sfsdfasdfas」などの非現実的な用語を含めないでください。発話は、モデルの言語で正しく自然な例である必要があります。

    次の手順の例では、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発話する可能性のある発話を追加しています。「HR Model for Virtual Agent (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

    1. アプリケーションスコープをモデルのスコープに設定します。
    2. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > モデル.
      デフォルトでは、[ 仮想エージェント ] タブが開きます。
    3. モデルのアプリケーションに対応するタブを選択し、インテントを追加するモデルの名前を選択します。
      このモデルの例では、 仮想エージェントモデルの HR モデル を選択します。
    4. [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。
    5. [インテント] を選択します。
    6. [新しいインテント] を選択します。
    7. [ Create an intent (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
      インテントウィンドウを作成します。インテント名は必須ですが、説明はオプションです。
      このシナリオ例では、名前に「 PayDiscrepancy 」と入力します。説明を追加することもできます。
      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。
    8. [ インテントを追加] を選択します。
      インテント #PayDiscrepancy 画面が表示され、発言、関連エンティティ、および設定のセクションが表示されます。インテントのドラフトステータスは、[Intent (インテント)] 画面の右上隅にも表示されます。
    9. [ 発話] タブで、インテントに関連するトレーニング発話の例を入力します。
      注:
      入力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 個の発話を追加し、発話間にできるだけ多くの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 つの発話を追加する必要があります。
      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
      支払い不一致インテントのトレーニング発言の例。1 つのインテントに少なくとも 5 つの発言を追加します。

      モデルの構築と再トレーニングを繰り返すと、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する」を参照してください。

    発話を改善するには、エンティティを追加してコンテキストを提供します。「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、追加可能なインテントを特定するのに役立ちます。