テーブル語彙ソースの作成

ServiceNowテーブルの値を語彙ソースとして使用します。自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルは、指定された同義語を使用して、テーブルの選択されたソースフィールドの値を含む発言を解釈します。

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共通モデルプラグイン、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。
• 必要なロール:admin または nlu_admin

このタスクについて

語彙ソースとして使用する ServiceNow テーブルを追加します。テーブルの 1 つ以上のソースフィールドを選択します。次に、テーブルの値を含む発言を解釈するときにモデルが使用する同義語を指定します。参照フィールドはソースフィールドとしてサポートされていないことに注意してください。

テーブル語彙ソースを作成して同期すると、インスタンス内のテーブルから値が抽出され、語彙ソースが NLU サービスに作成されます。NLUサービスの詳細については、「NLU サービスの更新」を参照してください。

注:

同じテーブルとフィールドを参照する複数の語彙ソースを作成しないでください。モデルで参照する特定のテーブルとフィールドに対して、語彙ソースを 1 つだけ作成します (同義語を指定します)。そうしないと、モデルに混乱が生じ、予測品質が妨げられます。

この手順例では、モデルが場所を含む発言を解釈できるようにします。ServiceNow場所 (cmn_location) テーブルには、重要な場所に関する情報が既に含まれています。語彙ソースとして使用する場所テーブルを設定します。

手順

1. 次のように移動する。 All (すべて) > NLU ワークベンチ > 語彙ソース.
2. [ ServiceNow テーブル] をクリックします。
3. [ 別のテーブルを追加] をクリックします。
4. [参照する別のテーブルを追加] ページで、フィールドを構成します。
   1. テーブル、ハンドル、およびテーブルの同義語を選択します。
      この例では、次の構成を使用します。

      • テーブル: 場所 (cmn_location) を選択します。
      • ハンドル: システム生成ハンドル @Location を使用します。
      • 同義語:システムによって生成された同義語である Location を使用します。この値を更新して、語彙ソース内の個々のアイテムの同義語であることを確認できます。
        注:

        語彙ソースと同じ言語でよく使われる単語である同義語を選択します。

      

   2. ソーステーブルから参照するフィールドを選択します。
      注:

      複数のフィールドを追加するには、プラスアイコンを選択します。

      この例では、次の構成を使用します。

      • フィールド名: [国 ] フィールドと [市区町村 (市区町村)] フィールドを選択します。
      • オプション: [オプション] をクリックし、両方の [フィールド名] の値に対して [このフィールドを使用して値を検索する] チェック ボックスをオンにします。このボックスをオンにすると、語彙ソース内のレコードを検索するための発言で国名または都市名のいずれかを使用できるようになります。たとえば、市区町村の列に NYC、New York、New York City など複数の名前がある場合など、このフィールドでは複数のカンマ区切りの値を使用することもできます。
      • フィールドは一緒に表示できます:チェックボックスをオフのままにします。このフィールドは通常、ユーザーが発言の中で単語を並べて入力してレコードを見つけることができる NLU 検索モデルで使用されます。たとえば、開発チームで働く Pierre という名前の従業員を検索するときに 「Pierre Development 」と入力できます。この場合、 名前 と チームは テーブルの 2 つのフィールドです。

      

   3. 詳細オプションを設定します。
      この例では、次の構成を使用します。

      • 言語: [英語 - en] を選択します。
      • フィルター基準:条件ビルダーを使用して、語彙ソースのソーステーブルの値をフィルタリングできます。このシナリオでは空のままにします。
      • 更新: [7 日ごと] を選択します。これを選択すると、7 日ごとにテーブルから新しい値を取得するようにシステムを設定します。ソーステーブルの更新頻度に基づいて選択できるさまざまな更新オプションがあります。
      • あいまい一致を有効にする:このボックスをオンにすると、発話にわずかにスペルミスのある単語や単語の一部が含まれている場合でも、レコードを一致させることができます。たとえば、カンザスシティなどの都市を検索する場合に、「カンザスシティ」または「カンザス」とだけ入力しても、システムは正しい場所レコードと照合できます。あいまい一致は、場合によっては false 一致を返すことがあります。ファジーマッチングは控えめに使用し、使用する前にモデルをテストしてください。
      • 大文字と小文字を区別:あいまい一致を有効にしない場合は、このボックスをオンにして、ソーステーブルの値を大文字と小文字を区別できます。発言で正しい大文字と小文字が使用されていない場合、モデルはインテントを予測しません。

      

5. [Save (保存)] をクリックします。

   結果：@Locationテーブルの語彙ソースが [語彙ソース] 画面に表示され、ソーステーブルとの同期が開始されます。

6. 同期がすぐに開始されない場合は、右端にある 同期ルックアップ アイコンを選択して、ソーステーブルデータを NLU サービスと同期します。
   結果： 同期が完了すると、モデルで語彙ソースを使用できるようになります。テーブル語彙ソースを更新した後にモデルを再トレーニングする必要はありません。

次のタスク

発言に注釈を付けて、語彙ソースをモデルに追加します。発言の例をインテントに追加する場合は、@ 記号を使用します。