목록 어휘 소스 작성
어휘 출처 역할을 할 단어 또는 구 목록을 작성합니다. 목록 소스의 값은 사용자 발언에서 감지되면 동의어로 대체됩니다.
시작하기 전에
- 플러그인, NLU 워크벤치 Core 플러그인, NLU 공통 모델 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 NLU 워크벤치 확인합니다.
- 필요한 역할: admin, nlu_admin 또는 nlu_editor
이 태스크 정보
목록 어휘 소스를 생성하면 사용자 발언에 나타나는 목록의 모든 대체 값과 실제 값을 모델이 해석할 수 있습니다. 모델은 이러한 값을 의도를 예측할 때 사용자가 제공하는 동의어로 해석합니다.
주:
의도 예측 중에는 사용자가 제공하는 동의어로 값이 대체됩니다. 엔터티 예측 중에 발언에서 실제 값 또는 대체 값 중 하나가 감지되면 실제 값이 엔터티로 사용됩니다.
이 예시 절차에서는 회사 회의실에 대한 목록 어휘 소스를 생성합니다. 룸의 이름과 사용자가 호출할 수 있는 대체 이름을 추가합니다. 목록을 만든 후에는 모델에 대한 의도의 발언에 추가합니다. 모델은 의도(예: #BookMeetingRoom)를 해석하고 사용자가 엔터티로 입력한 이름(예: Everest)을 사용합니다.
프로시저
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새 목록 만들기를 클릭합니다.
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참조할 새 목록 만들기 창에서 필드를 구성합니다.
이 예에서는 다음 구성을 사용합니다.필드 설명 처리 어휘 출처의 이름입니다. 발언에서 참조하는 데 사용됩니다. 언어 어휘 소스의 언어입니다. 동의어는 동일한 언어여야 합니다. 동의어 의도 예측 중에 모델이 사용하는 단어 또는 구입니다. 모델과 동일한 언어로 일반적으로 발생하는 단어를 선택합니다. 유사 일치 사용 사용자 발언의 약간의 맞춤법 오류가 있을 때 목록의 항목을 일치시키려면 이 확인란을 선택합니다. 대소문자 구분 목록의 값이 대/소문자를 구분하도록 하려면 이 확인란을 선택합니다. 잘못된 케이스가 있는 발화는 일치하지 않습니다. - 핸들: @meetingroom
- 언어: 영어 - ko
- 동의어: 회의실
- 유사 일치 활성화: 상자를 선택합니다.
- 대소문자 구분: 상자를 비워 둡니다.
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목록 값을 입력하고 녹색 확인 표시를 클릭합니다.
이 예에서는 Everest를 입력합니다.
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대체 값 아래 영역을 두 번 클릭하여 쉼표로 구분된 대체 항목을 추가합니다.
다음에 수행할 작업
나머지 휴게실 이름과 대체 방법을 추가합니다.
목록 어휘 소스를 업데이트한 후 모델을 다시 교육해야 합니다. 자세한 내용은 NLU 모델 교육 및 시도 문서를 참조하십시오.
그런 다음 교육 발언에 주석을 달 때 목록 어휘 소스를 사용할 수 있습니다. 핸들과 함께 @ 기호를 사용하여 이 어휘 소스를 참조합니다.