CSV ファイルから NLU モデルを作成する

発言とそのインテントを含む CSV または XLSX (Excel ワークブック) ファイルをアップロードして、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成します。この方法を使用すると、データまたはエクスポートされた他のモデルからモデルをすばやく作成できます。

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、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。
• 仮想エージェント および AI 検索用のNLUモデルを作成できます。
• 必要なロール:admin または nlu_admin

このタスクについて

この手順例では、カレンダーに関するユーザー要求仮想エージェント理解するのに役立つNLUモデルを構築しています。

CSV ファイルでは、インテントと発言を 2 つの列にリストしました。

図 : 1. CSV のセットアップ例

CSV インポートで NLU モデルを作成する場合は、次の点に注意してください。

• モデルには少なくとも 1 つのインテントが必要であり、各インテントには最低 5 つのトレーニング発言が必要です。最適なパフォーマンスを得るには、インテントごとに 15 のトレーニング発言を用意することを目指します。
• 発言にカンマを含めることはできません。
• CSV ファイルでインポートしても、エンティティは保持されません。インポート後、必要に応じて発言に注釈を付けてください。

手順

1. スコープを新しいモデルに必要なアプリケーションスコープに設定します。
2. 次のように移動する。 All (すべて) > NLU ワークベンチ > モデル.
   デフォルトで [ 仮想エージェント ] タブが開きます。
3. AI 検索など、作成するモデルのタイプのタブを選択します。
4. [ 新しいモデルの作成 ] ボタンを選択します。
5. [ How do you want to create your model? ] ウィンドウで、[ Import data from a CSV (CSV からデータをインポート)] を選択します。
6. [ 詳細を追加 ] ウィンドウで、モデルの [名前 ] と [簡単な説明 ] を追加します。

   

   このシナリオ例では、名前に [カレンダーモデル ] を入力し、[簡単な説明] の カレンダー要求に応答して実行するために [モデル ] を入力します。
7. ドロップダウンリストから言語と目的を選択します。
   この例のシナリオでは、 英語 と 仮想エージェントを選択します。
8. [次へ] をクリックします。
9. [CSV のインポート] 画面で、[ファイルを選択] をクリックします。

   

10. ポップアップから CSV または XLSX (Excel ワークブック) ファイルを選択します。
11. [Next (次へ)] を選択します。
    モデルの構築が開始されます。完了したら、[ モデルの表示 ] を選択してモデルの詳細ページを開きます。

次のタスク

インテントとトレーニング発言を追加して、モデルのビルドを続行します。エンティティと語彙を追加して、モデルがユーザーからの入力を理解できるようにします。詳細については、「モデルの構築とトレーニング」を参照してください。

テスト発言とインテントを追加して、モデルのデフォルトのテストセットを構築します。詳細については、「テストセットの作成と管理」を参照してください。