NLU ワークベンチのプロパティ

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：6分

    • 自然言語理解 (NLU) (NLU) アプリケーションの次のシステムプロパティを参照してください。

    NLU ワークベンチ プロパティとその使用方法

    システムプロパティにアクセスするには、admin または nlu_admin ロールを使用し、アプリケーションナビゲーターで次のパスを使用します。 All (すべて) > NLU ワークベンチ > 設定.

    表 : 1. モデル設定
    ラベルと名前 デフォルト値 プラグイン 推奨される使用方法
    インテントごとの最大発言数

    glide.nlu.utterances_per_intent.value_limit

    		 200 NLU ワークベンチ インテントごとに使用する発言は 200 未満にして、インテントのサイズに関してモデルのバランスを保ちます。
    注:
    値は 5 より大きく 300 以下でなければなりません。
    テーブル語彙ソースの最大レコード数

    glide.platform_ml.api.max_nlu_lookupsource_records

    		 100,000 NLU ワークベンチ 値を 100,000 未満に保ちます。
    リスト語彙ソースの値の最大数

    glide.nlu.static_lookup.value_limit

    		 1,000 NLU ワークベンチ 値を 1,000 未満に保ちます。
    ソフトウェア名の構築済み語彙を有効にする

    glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:software

    		 enabled NLU ワークベンチ システムがソフトウェア名を認識できるように、ビルド済みの語彙を有効にします。
    ハードウェア名の構築済み語彙を有効にする

    glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:hardware

    		 enabled NLU ワークベンチ システムがハードウェア名を認識できるように、ビルド済みの語彙を有効にします。
    表 : 2. 詳細設定
    ラベルと名前 デフォルト値 プラグイン 推奨される使用方法
    インテントディスカバリー分類の最大レコード数

    sn_nlu_discovery.intent_discovery_max_classification_limit

    		 300,000 インテントディスカバリー レコード数は 50 万未満に抑えます。
    インテントディスカバリー分類の最小レコード数

    sn_nlu_discovery.intent_discovery_min_classification_limit

    		 10,000 インテントディスカバリー 高品質の結果を得るには、少なくとも 10,000 件のレコードを使用します。
    NLU パフォーマンス分析の最小レコード数

    sn_nlu_workbench.glide.nlu.performance.min_clustering_records

    		 5,000 NLU ワークベンチ - Advanced Features 高品質の結果を得るには、少なくとも 5,000 件のレコードを使用します。
    NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：中しきい値

    sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.moderate_threshold

    		 .85 NLU ワークベンチ - Advanced Features 0 から 1 までの 10 進数である必要があります。このしきい値は、重大しきい値未満にしてください。
    NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：重大しきい値

    sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.critical_threshold

    		 .95 NLU ワークベンチ - Advanced Features 0 から 1 までの 10 進数である必要があります。このしきい値は、中しきい値よりも大きく保ちます。
    バッチテストインポートファイルの最大行数

    sn_nlu_workbench.glide.nlu.batch_test.max_import_rows

    		 10,000 NLU ワークベンチ - Advanced Features バッチテストインポートファイルの行数が 10,000 行以下であることを確認してください。
    専門家フィードバックループのフィードバックに表示する発言の最大数

    glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_response_size

    		 300 NLU ワークベンチ - Advanced Features ユーザーの 仮想エージェント チャットログから 300 件以下の発言を取得して、専門家フィードバックループアプリケーションでフィードバック用に表示します。モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発言の最小数
    モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発言の最小数

    sn_nlu_workbench.glide.nlu.optimize.min_labeled_data

    		 100 NLU ワークベンチ - Advanced Features ユーザーの 仮想エージェント チャットログから少なくとも 100 件の発言のフィードバックを提供して保存し、専門家フィードバックループアプリケーションで [モデルの調整] 機能を実行できるようにします。
    仮想エージェントチャットログからフェッチするレコードの最大数

    glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.va_chat_logs.max_row_limit - 3000

    		 3,000 回 NLU ワークベンチ - Advanced Features NLU 使用率が高い場合、デフォルト値を最大 50,000 レコードまで増やすと、アクティブな学習ジョブで利用可能なデータが増え、フィルタリングして専門家フィードバックループアプリケーションで表示し、フィードバックを提供できます。
    ラベル候補テーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用)

    glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_data_size - 10000

    		 10,000 NLU ワークベンチ - Advanced Features このプロパティの推奨される使用法は、上記のプロパティと同じです。
    ラベル付きデータテーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用)

    glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_table.max_data_size - 10000

    		 10,000 NLU ワークベンチ - Advanced Features このプロパティの推奨される使用法は、上記のプロパティと同じです。
    NLU モデルのトレーニング中にインスタンスのブロックを解除するには、このプロパティを有効にします。トレーニングはオフピーク時間にスケジュールされ、完了したら通知されます。

    glide.mlpredictor.scheduled.nlu.model.training

    		 誤り NLU ワークベンチ - 高度な機能 誤り

    仮想エージェント (VA) チャットログからさらにフィードバックデータを取得するには、専門家フィードバックループドキュメントの「Procuring additional VA feedback data on demand (オンデマンドで追加の VA フィードバックデータを取得する)」セクションを参照してください。