無制限のエンティティを作成する
インテント予測の精度を向上させる場合は、無制限のエンティティを使用します。無制限のエンティティは、モデルが発言のコンテキストに焦点を当てるのに役立ちます。
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。
- 仮想エージェント または AI 検索の NLU モデルを作成または使用します。
- インテントを作成するか、既存のインテントを使用します。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin nlu_editorをモデルに割り当てる必要があります。
このタスクについて
無制限のエンティティは 、エンティティ自体ではなくエンティティのコンテキストに焦点を当てるようにモデルに指示します。単語またはフレーズを無期限としてマークすると、システムはエンティティをスキップし、発言のエンティティの前または後のコンテキストからインテントを予測します。
たとえば、「 iPhoneを注文したい」という発言で、「iPhone」という単語に無制限のエンティティとして注釈を付けます。このモデルはコンテキストに焦点を当て、ユーザーが何かを注文したいと予測します。ユーザーが注文したいものはたくさんあるので、それらすべてに名前を付けることは、モデル作成者にとって耐え難い作業です。
単純なエンティティの代わりに無制限のエンティティを使用すると、モデルがエンティティではなく残りの発言に焦点を合わせるのに役立ちます。iPhone の例では、エンティティ自体の関連性は低くなります。したがって、システムに無視させたいのです。
他のシナリオでは、システムにエンティティを無視させてはならない複数のインテントが存在する可能性があるため、単純なエンティティを使用する必要があります。
注:
語彙ソース (発言の@vocab_sourceによって参照される) をオープンエンドのエンティティとして注釈を付けることはできません。語彙ソースには、単純なエンティティまたはマッピングされたエンティティとしてのみ注釈を付けることができます。たとえば、発言が「ラップトップを注文したい」である場合、「ラップトップ」という単語に無制限のエンティティとして注釈を付けることができます。ただし、発言が「@laptopを注文したい」で、@laptopテーブル語彙ソースまたはリスト語彙ソースを参照している場合、無制限のエンティティとして注釈を付けることはできません。
この例のシナリオでは、ユーザーが会社の商品を注文することを意図した NLU モデルを作成しました。
次の手順例では、発言の 1 つからエンティティを作成して、インスタンス内の他の NLU モデルで無期限で再利用可能であるとシステムが認識できるようにします。
注:
使用できるオープンエンドエンティティは、インテントごとに 1 つだけです。
手順
次のタスク
モデルをトレーニングしてエンティティを保存します。モデルを試して、エンティティ自体ではなく、エンティティのコンテキストに基づいて発言が解釈されるかどうかを確認できます。
この例では、別の商品アイテムでモデルをテストできます。![[モデルを試す] パネルが開いている [インテントの詳細] ページの [発言] タブ。トレーニング後にモデルを試して、新しいエンティティが機能するかどうかを確認してください。](https://www.servicenow.com/docs/api/khub/maps/mtj0nHpazrWtzUylSQraVg/resources/I~~2ejPAYU21j_JncHpapA-mtj0nHpazrWtzUylSQraVg/content?v=ace91e51d3e48352)
- [モデルを試す] を選択します。
- 「ポロを注文したい」と入力します。
- [移動 (Go)] を選択します。
モデルはインテントを予測し、ポロの値に商品エンティティを使用したことを示します。