システム派生エンティティの作成
日付、時刻、期間、場所などのデフォルトのシステムエンティティから派生したユーザー定義エンティティを作成します。
始める前に
- 次のことを確認してください。 NLU ワークベンチ プラグイン NLU ワークベンチ - コアプラグイン、 NLU Common Model 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タンスにインストールされ、アクティブ化されている。
- 仮想エージェント検索または AI 検索用の既存のNLUモデルを作成または使用します。
- インテントを作成または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
システムエンティティは、デフォルトで ServiceNow インスタンスに事前にビルドされており、[モデル] 画面の [エンティティ] セクションに表示されます。DATE、TIME、DATE_TIME などのエンティティは、デフォルトで有効になっています。[ 有効化] をクリックすると、必要に応じて無効にしたり再度有効にしたりできます。
システム派生エンティティは 、システムエンティティを拡張し、より多くのコンテキストを提供します。たとえば、システムエンティティ DATE のおかげで、モデルが日付形式を既に理解しているとします。ただし、 開始日 や 終了日などのシステム派生エンティティを作成して、日付に関するユーザーの発言からより多くの情報を抽出できます。
次のシナリオ例では、フライト、車、ホテル、およびイベントを予約するためのモデルを作成しています。インテント #FlightBooking で、ユーザーのフライト要求の発言を解釈することが必要です。モデルにはシステム エンティティ LOCATION が含まれていますが、フライト プランには通常 2 つの場所が含まれます。
この手順例では、2 つのシステム派生エンティティを作成して、フライトの出発地と到着地を収集します。
手順
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[ 発話 ] タブで、発話の 1 つから単語または語句を選択します。
このシナリオ例では、 サンディエゴからサンフランシスコへのフライトを予約する発話の例があります。このステップでは、 San Diego からクリックします。
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[新しいエンティティを作成 (Create a new entity)] 画面で、フィールドを構成します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名: FromLocation を入力
- タイプ: システム派生を選択
- モデルの可用性:このエンティティをモデルのすべてのインテントに含める場合は、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ: 場所を選択
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同じ発言で、別の単語またはフレーズを選択します。
このシナリオ例では、[ サンフランシスコまで] をクリックします。
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[Create New Entity (新しいエンティティの作成)] を選択します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名: ToLocation を入力
- タイプ: システム派生を選択
- モデルの可用性:このエンティティをモデルのすべてのインテントに含める場合は、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ: 場所を選択
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[保存] を選択します。
結果： 2 つのシステム派生エンティティがエンティティウィンドウに表示されます。
次のタスク
エンティティを保存するようにモデルをトレーニングします。モデルを試して、作成したエンティティのバリエーションを認識して解釈するかどうかを確認できます。
この例では、異なる出発地と到着場所でモデルをテストできます。図 : 1. テストパネルを含むインテントの詳細ページ
- [モデルを試す] を選択します。
- ダラスからサンノゼへのフライトの予約を入力してください。
- [移動 (Go)] を選択します。