NLU モデルをトレーニングして試す

  • リリースバージョン: Xanadu
  • 更新日 2024年08月01日
  • 所要時間：3分

    • モデルを繰り返しトレーニングして試し、インテントとエンティティを検証してコンパイルし、モデルに保存します。

    始める前に

    • NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU ワークベンチ 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トールされ、アクティブ化されていることを確認します。
    • NLUモデルを作成します。詳細については、「モデルの作成」を参照してください。
    • モデルの 1 つ以上の NLU インテントとそれに関連付けられたエンティティを作成します。詳細については、「NLU インテント」を参照してください。
    • 発言がテーブル語彙ソースを参照している場合は、その値がモデルで使用できるようにソースが同期されていることを確認してください。詳細については、「テーブル語彙ソースを同期する」を参照してください。
    • 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。NLUエディター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

    モデルをトレーニングすると、コンテンツに加えた変更が保存され、競合やエラーがチェックされます。トレーニングにより、モデルを公開することもできます。

    トレーニング後、個々の発話を手動で入力してモデルを試し、どのインテントが予測されるかを確認できます。
    注:
    テスト発言のリストに対してモデルのテストを実行するには、「 モデルをテストおよび公開」を参照してください。

    ダイアログアクションの会話途中の応答は、 NLU ワークベンチでは試すことができません。

    このシナリオ例では、インテント、発話、エンティティ、およびそれらに関連する注釈を追加することで、十分なモデルコンテンツを既に構築しています。手順例に従って、最初に NLU モデルをトレーニングします。次に、発話を手動で入力してモデルを試し、予測結果と信頼スコアを確認できます。

    手順

    1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > モデル.
      デフォルトでは、[ 仮想エージェント ] タブが開きます。
    2. モデルのアプリケーションのタブを選択し、モデルの名前を選択します。
    3. モデルの概要の [Model details (モデルの詳細 )] タブで、[Intents (インテント)]、[Entities (エンティティ)]、および [Vocabulary (語彙)] に十分なコンテンツがあることを確認します。
    4. モデルの概要の [ モデルの構築とトレーニング] カードで、 [ フェーズの表示] を選択します。
      [モデルの概要] の [モデルの構築とトレーニング] フェーズカード。
    5. [ モデルの構築とトレーニング] フェーズが開いたら、 [ モデルのトレーニング ] タブが選択されていることを確認します。
      結果： [ モデルのトレーニング] タブには、モデルが最後にトレーニングされた時刻が表示され、前回のトレーニング以降のコンテンツの変更がある場合は要約されます。[Train and try (トレーニングと試行)] パネルが強調表示された [Build and train your model (モデルの構築とトレーニング)] フェーズビュー。
    6. [ トレーニング ] ボタンを選択します。
      結果： トレーニング中に進捗状況バーが表示されます。完了すると、次の 2 つの推奨事項のいずれかが表示されます。
      • モデルのインテントの 60% 未満がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはさらにテスト発言を追加することを推奨します。「テストセットの作成と管理」を参照してください。トレーニング後に表示される、テスト発言を追加する推奨事項。
      • モデルのインテントの 60% 以上がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはテストに進むことを推奨します。「モデルをテストおよび公開」を参照してください。トレーニング後に表示される、テストに進むための推奨事項。
    7. 個々の発言を手動で試すには、 [ モデルを試す ] タブを選択します。
    8. [テストする発話を入力してください] の下のテキスト フィールドに発話を入力し、[移動] を選択します。
      結果が表示された [モデルを試す] セクション。

    タスクの結果

    この例では、試行する発話として「 I need to update my home address 」と入力しました。
    1. モデルの信頼度しきい値 (この例では 76%) が表示されます。
    2. [上位の予測] には、しきい値を超える信頼スコアで予測されたすべてのインテントが表示されます。
    3. この例では、 インテント UpdateAddress は、しきい値の 76% を超える信頼スコア 97% で予測されます。
    [モデルを試す] の結果には、フィードバックを提供するための賛成アイコンと反対アイコンも表示されます。詳細については、「テストパネルのフィードバック」を参照してください。

    次のタスク