エンティティ

エンティティは、名前、アドレス、電話番号、注文番号、品目番号など、コンタクトメッセージに含まれる特定の情報です。 エンティティを使って、コンタクトの発話閉じた コンタクトが発言または入力すること。から情報を抽出するボットをトレーニングすることができます。 抽出された情報を保存して、ボットの応答に使用することができます。 また、CXoneに渡すか、統合によってサードパーティのデータベースやアプリケーションに渡すことができます。

コンタクトの発話には多くの情報が含まれています。 すべての情報にエンティティは必要ありません。 ボットがその目標を達成するために必要なエンティティのみを作成するようにしてください。 たとえば、コンタクトはインタラクションにおいて姓と名を提供する場合があります。 ボットがファーストネームを使ってコンタクトに電話をかけられるようにするという単純な目標の場合、姓やコンタクトのフルネーム用のエンティティを作成する必要はありません。

エンティティを作成すると、対応するスロット閉じた コンタクトのメッセージから抽出され、ボットの応答で使用するために保存されたエンティティ。 変数に似たもの。が自動的に作成され、抽出された情報が保持されます。 自動作成されたスロットのデフォルト設定を変更するには、修正する必要があります。

エンティティはスロットと密接に関係しています。 スロットはインタラクションの間、それが必要になるまで情報を保持します。 エンティティは発話から情報を抽出し、それをスロットに保存します。 スロットを変数として使用して、そこに保持されている情報を利用できます。

エンティティのタイプ

Bot Builderのエンティティには次の2つのタイプがあります。

  • 正規表現 (regex):電話番号、注文番号、Eメールアドレスなど、規則的なパターンに従うエンティティ。
  • ルックアップ表:アイスクリームのフレーバー、レポートのタイトル、靴下のスタイル、色など、パターンに従わないエンティティ。

正規表現エンティティ

正規表現(regex)は、検索パターンを指定する、文字のシーケンスです。 エンティティの抽出に正規表現を作成することで、ボットにそのエンティティ閉じた Interaction Analyticsの会社プロファイルで定義されたキーワードやフレーズ。 エンティティタイプに関連するもの。 バリエーションを含むことができます。用の正しい情報を特定するために探すパターンを教えます。 これは、Eメールアドレス、電話番号、口座番号や請求書番号といった、類似した規則的なパターンを持つデータに便利です。

正規表現エンティティはBot BuilderのNLUセクションから追加できます:

  • [エンティティ]タブ
  • [インテント]タブ

ルックアップ表エンティティ

ルックアップエンティティは情報のカテゴリーです。 Bot Builderでは単語のリストであり、それぞれの単語がカテゴリーの1つのメンバーとなります。 このリストには、ボットが知る必要のあるカテゴリーのすべてのメンバーが含まれていなければなりません。 たとえば、アイスクリームのフレーバーのエンティティを作成する場合、会社が提供するすべてのフレーバーを含める必要があります。 また、会社では提供していない、リクエストの多いフレーバーを追加して、ボットがそれらのリクエストにアウトオブスコープパスで対応できるようにすることもできます。

ルックアップ表エンティティはBot BuilderのNLUセクションから追加できます:

ルックアップエンティティで大文字と小文字は区別されません。

エンティティの仕組み

ボットに発話閉じた コンタクトが発言または入力すること。からエンティティ閉じた Interaction Analyticsの会社プロファイルで定義されたキーワードやフレーズ。 エンティティタイプに関連するもの。 バリエーションを含むことができます。を抽出させるには、適切なインテント例と、そのインテント用のダイアログ閉じた CXone Bot Builderにおけるボットのストーリーとルール。でエンティティにラベルを付ける必要があります。 ラベル付けは、ボットに発話からエンティティを抽出するタイミングを伝え、エンティティとインテントを関連付ける役に立ちます。 ラベル付けは正規表現エンティティには必要ですが、ルックアップ表エンティティの抽出にも役立ちます。

エンティティにラベルを付けるには、発話の中でそのエンティティを選択し、その単語やフレーズが表すエンティティの種類を選択する必要があります。 これは、NLU受信トレイインテントの例、あるいはストーリーやルールから行うことができます。

インタラクション中、ボットは発話のインテントを予測します。 ラベル付きのエンティティがインテントに含まれている場合、ボットは、圧話に正規表現エンティティで確立されたパターンや、ルックアップ表エンティティの例のいずれかに一致する文字列がないかどうかをチェックします。 一致するものが見つかると、ボットはその値を抽出し、エンティティの対応するスロット閉じた コンタクトのメッセージから抽出され、ボットの応答で使用するために保存されたエンティティ。 変数に似たもの。に保存します。 この情報は、インタラクションの最中に使用することができます。

ボットが認識するたびにエンティティが抽出され、対応するスロットに保存されます。 ボットがエンティティを認識しても、その情報をどう扱うかを示すストーリー閉じた 意図と文脈に基づくインタラクション処理のためにボットをトレーニングする目的で使用されますまたはルール閉じた 文脈に応じて変化しないメッセージに対するボットの応答を定義するために使用されます。がない場合、ボットはそのエンティティを無視します。 しかし、扱い方がわからないエンティティの存在は、正しいインテント閉じた コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。を予測する際のボットの信頼度を下げる可能性があります。

特定の状況下でのみボットにエンティティのスロットを埋めさせたい場合もあります。 ボットが各スロットをいつ埋めることができるかについて制限を設定することができます。 制限は、インテント、フォーム、あるいはその両方に基づいて設定できます。 すべてのスロット充填方法が両方の制限に対応しているわけではありません。

エンティティの例と同義語

エンティティを作成した後、ボットがそのエンティティを認識できるように、例を提供する必要があります。 エンティティのタイプごとに例は異なります。

  • 正規表現エンティティの例は、ボットがインタラクション中に遭遇するデータタイプの実際の表現でなければなりません。 たとえば、phoneNumber (電話番号)エンティティには、実際の電話番号を使用します。
  • ルックアップ表エンティティの例は、そのエンティティが表すカテゴリーのメンバーでなければなりません。 たとえば、iceCreamFlavors (アイスクリームフレーバー)エンティティには、チョコレート、バニラ、ストロベリーなどの例があります。 例のリストには、ボットが知る必要のあるすべてのカテゴリーメンバーが含まれていなければなりません。

ルックアップ表エンティティの場合、各例の同義語を特定することもできます。 同義語を使用すると、コンタクトが同じエンティティ値を意味するために使う可能性のあるさまざまな言い方をボットに教えることができます。 たとえば、ニューヨーク市はNYC、NY、ニューヨーク、ビッグアップルとも呼ばれます。

Bot Builderの以下の場所に、エンティティの例や同義語を追加できます。

エンティティにラベルを付けてボットに使い方を教える

エンティティ閉じた ボットとの会話中にコンタクトのメッセージから収集された情報。を作成したら、ストーリー閉じた 意図と文脈に基づくインタラクション処理のためにボットをトレーニングする目的で使用されますルール閉じた 文脈に応じて変化しないメッセージに対するボットの応答を定義するために使用されます。インテント閉じた コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。トレーニングデータと、それが表示されるNLU受信トレイのメッセージで、これらのエンティティを選択してラベルを付ける必要があります。 ラベル付けによって、特定のエンティティが、それがラベル付けされているメッセージのインテントのコンテクストにおいて重要であることをボットに教えます。 また、ラベル付けには次の機能もあります。

  • 選択したエンティティの例として、テキストのハイライトを追加します。 例がすでに存在する場合、新しいものは追加されません。
  • 発話からそのエンティティを抽出するようボットに指示します。 その後、顧客レコードを更新したり、ボットにコンタクトの名前を使用させるなど、エンティティの値を使用したり保存したりできます。

ラベル付けは正規表現とルックアップエンティティの両方に必要です。 正規表現エンティティの場合、ボットに正規表現パターンを認識させるために必要です。 ルックアップエンティティの場合、そのエンティティがインテントの重要な一部であることをボットに教えます。

エンティティのラベル付けは、ストーリーとルールインテントトレーニングデータ、またはNLU受信トレイメッセージで行うことができます。