LUIS アプリのフレーズ リストのフィーチャーPhrase list features in your LUIS app

機械学習では、"機能" は、お使いのシステムによって順守される、データの特徴的な特性または属性です。In machine learning, a feature is a distinguishing trait or attribute of data that your system observes.

フィーチャーを言語モデルに追加することで、ラベル付けまたは分類する必要がある入力を認識する方法についてのヒントが提供されます。Add features to a language model to provide hints about how to recognize input that you want to label or classify. フィーチャーは、意図とエンティティの両方を LUIS が認識する助けとなりますが、フィーチャー自体は意図でもエンティティでもありません。Features help LUIS recognize both intents and entities, but features are not intents or entities themselves. 代わりに、フィーチャーによって、関連する用語の例が提供される場合があります。Instead, features might provide examples of related terms.

フレーズ リストのフィーチャーとはWhat is a phrase list feature?

フレーズ リストは、アプリにとって発話内の他の単語より重要な単語またはフレーズのリストです。A phrase list is a list of words or phrases that are significant to your app, more so than other words in utterances. フレーズ リストは、それらの単語に関する LUIS への追加のシグナルとして、アプリ ドメインのボキャブラリを増やします。A phrase list adds to the vocabulary of the app domain as an additional signal to LUIS about those words. LUIS がそのうちの 1 つについて学習した内容が、他のすべてに自動的に適用されます。What LUIS learns about one of them is automatically applied to the others as well. このリストは、完全なテキスト一致の閉じられたリスト エンティティではありません。This list is not a closed list entity of exact text matches.

フレーズ リストは語幹検索には役立たないため、ボキャブラリの重要な単語やフレーズにさまざまな語幹検索を使用する発話の例を追加する必要があります。Phrase lists do not help with stemming so you need to add utterance examples that use a variety of stemming for any significant vocabulary words and phrases.

フレーズ リストはすべてのモデルに役立つPhrase lists help all models

フレーズ リストは、特定の意図またはエンティティにはリンクされておらず、すべての意図およびエンティティに重要なブーストとして追加されます。Phrase lists are not linked to a specific intent or entity but are added as a significant boost to all the intents and entities. その目的は、意図の検出とエンティティの分類を向上させることです。Its purpose is to improve intent detection and entity classification.

フレーズ リストを使用する方法How to use phrase lists

アプリに、次のようなアプリにとって重要な単語またはフレーズが含まれている場合は、フレーズ リストを作成します。Create a phrase list when your app has words or phrases that are important to the app such as:

  • 業界用語industry terms
  • スラングslang
  • 省略形abbreviations
  • 会社固有の言語company-specific language
  • 別の言語に属するが、アプリでよく使用される言語language that is from another language but frequently used in your app
  • 発話の例におけるキーワードやフレーズkey words and phrases in your example utterances

単語またはフレーズをいくつか入力したら、推奨機能を使用して関連する値を見つけます。Once you've entered a few words or phrases, use the Recommend feature to find related values. フレーズ リストの値に追加する前に、関連する値を確認します。Review the related values before adding to your phrase list values.

リストの種類List type 目的Purpose
交換可能Interchangeable リスト内の別の単語に変更されたときに同じ意図とエンティティ抽出を持つシノニムまたは単語。Synonyms or words that, when changed to another word in the list, have the same intent, and entity extraction.
交換不可能Non-interchangeable 通常は、その言語の他の単語よりもアプリに限定される、アプリに固有のアプリ ボキャブラリ。App vocabulary, specific to your app, more so than generally other words in that language.

交換可能なリストInterchangeable lists

交換可能なフレーズ リストは、シノニムである値のためにあります。An interchangeable phrase list is for values that are synonyms. たとえば、見つかったすべての水域が必要であり、次のような発話の例がある場合:For example, if you want all bodies of water found and you have example utterances such as:

  • どの市が五大湖に近いですか?What cities are close to the Great Lakes?
  • どの道路がレイクハバスシティに沿って走っていますか?What road runs along Lake Havasu?
  • ナイル川はどこで始まり、どこで終わりますか?Where does the Nile start and end?

各発話は、次のように、水域には関係なく意図とエンティティの両方に対して特定される必要があります。Each utterance should be determined for both intent and entities regardless of body of water:

  • どの市が [bodyOfWater] に近いですか?What cities are close to [bodyOfWater]?
  • どの道路が [bodyOfWater] に沿って走っていますか?What road runs along [bodyOfWater]?
  • [bodyOfWater] はどこで始まり、どこで終わりますか?Where does the [bodyOfWater] start and end?

水域の単語またはフレーズは同義であり、発話で同じ意味で使用できるため、フレーズ リストでは交換可能な設定を使用します。Because the words or phrases for the body of water are synonymous and can be used interchangeably in the utterances, use the Interchangeable setting on the phrase list.

交換不可能なリストNon-interchangeable lists

交換不可能なフレーズ リストは、LUIS に対する検出を増大させるシグナルです。A non-interchangeable phrase list is a signal that boosts detection to LUIS. このフレーズ リストは、他の単語より重要な単語またはフレーズを示します。The phrase list indicates words or phrases that are more significant that other words. これは、意図とエンティティの両方の検出を特定するのに役立ちます。This helps with both determining intent and entity detection. たとえば、グローバルな (つまり、複数の文化にまたがるが、依然として 1 つの言語内にある) 旅行などの主題の領域があります。For example, say you have a subject domain like travel that is global (meaning across cultures but still in a single language). アプリにとって重要であるが、同義ではない単語やフレーズが存在します。There are words and phrases that are important to the app but are not synonymous.

別の例として、珍しい単語、独自の単語、および外来語には、交換不可能なフレーズ リストを使用します。For another example, use a non-interchangeable phrase list for rare, proprietary, and foreign words. LUIS は、珍しい単語や独自の単語のほか (アプリの文化の外部にある) 外来語を認識できない可能性があります。LUIS may be unable to recognize rare and proprietary words, as well as foreign words (outside of the culture of the app). 交換不可能な設定は、一連の珍しい単語によって LUIS が認識することを学習すべきクラスが形成されるが、それらはシノニムでも、互いに交換可能でもないことを示します。The non-interchangeable setting indicates that the set of rare words forms a class that LUIS should learn to recognize, but they are not synonyms or interchangeable with each other.

フレーズ リストに考えられるすべての単語またはフレーズを追加しないでください。一度にいくつかの単語またはフレーズを追加した後、再トレーニングして発行します。Do not add every possible word or phrase to a phrase list, add a few words or phrases at a time, then retrain and publish.

時間の経過と共にフレーズ リストが大きくなると、一部の用語に多くの形式 (シノニム) があることに気付くことがあります。As the phrase list grows over time, you may find some terms have many forms (synonyms). これらを交換可能な別のフレーズ リストに分割します。Break these out into another phrase list that is interchangeable.

フレーズ リストは交換可能なシンプル エンティティの識別に役立つPhrase lists help identify simple Interchangeable entities

交換可能なフレーズ リストは、LUIS アプリのパフォーマンスを調整するための良い方法です。Interchangeable phrase lists are a good way to tune the performance of your LUIS app. お使いのアプリで、正しい意図への発話の予測やエンティティの特定に関する問題が発生した場合、まれな単語や、意味があいまいな単語が、発話に含まれていないかどうかを考えてください。If your app has trouble predicting utterances to the correct intent, or recognizing entities, think about whether the utterances contain unusual words, or words that might be ambiguous in meaning. これらの単語は、フレーズ リストへの追加候補として適しています。These words are good candidates to include in a phrase list.

フレーズ リストによりコンテキストの解釈を深め意図の特定に役立てるPhrase lists help identify intents by better understanding context

フレーズ リストは、LUIS に対して厳密な照合を実行すること、あるいはフレーズ リスト内のすべての用語にまったく同じようにラベルを付けることを指示するものではありません。A phrase list is not an instruction to LUIS to perform strict matching or always label all terms in the phrase list exactly the same. これは単なるヒントです。It is simply a hint. たとえば、"Patti" と "Selma" が名前であることを示すフレーズ リストがあっても、LUIS は引き続きコンテキスト情報を使用して、"Patti's Diner で 2 人分の夕食を予約する" や "ジョージア州セルマまでの道順を見つける" でこれらが何か違うものを意味していることを認識できます。For example, you could have a phrase list that indicates that "Patti" and "Selma" are names, but LUIS can still use contextual information to recognize that they mean something different in "Make a reservation for 2 at Patti's Diner for dinner" and "Find me driving directions to Selma, Georgia".

フレーズ リストの追加は、意図への発話例の追加に代わる手段として利用することができます。Adding a phrase list is an alternative to adding more example utterances to an intent.

使用するタイミング: フレーズ リストとリスト エンティティWhen to use phrase lists versus list entities

フレーズ リストとリスト エンティティの両方がすべての意図の発話に影響を及ぼしますが、どのように影響するかはそれぞれ異なります。While both a phrase list and list entities can impact utterances across all intents, each does this in a different way. フレーズ リストを使用すると、意図予測スコアが影響を受けます。Use a phrase list to affect intent prediction score. リスト エンティティを使用すると、完全なテキスト一致に対するエンティティ抽出が影響を受けます。Use a list entity to affect entity extraction for an exact text match.

フレーズ リストの使用Use a phrase list

フレーズ リストを使用しても、LUIS では引き続きコンテキストが考慮され、リスト内の項目と類似しているが、完全には一致していない項目が法則化され特定されます。With a phrase list, LUIS can still take context into account and generalize to identify items that are similar to, but not an exact match, as items in a list. ご自身の LUIS アプリでカテゴリ内の新しい項目を法則化し、特定する必要がある場合は、フレーズ リストを使用します。If you need your LUIS app to be able to generalize and identify new items in a category, use a phrase list.

新しい連絡先の名前を認識する必要がある会議スケジューラ、新しい製品を認識する必要があるインベントリ アプリなど、エンティティの新しいインスタンスを認識する必要がある場合は、シンプルなエンティティ、階層エンティティなど、別の種類の機械学習エンティティを使用します。When you want to be able to recognize new instances of an entity, like a meeting scheduler that should recognize the names of new contacts, or an inventory app that should recognize new products, use another type of machine-learned entity such as a simple or hierarchical entity. その後、エンティティに類似した他の単語を LUIS が見つける際の助けになる単語およびフレーズのフレーズ リストを作成します。Then create a phrase list of words and phrases that helps LUIS find other words similar to the entity. このリストにより、それらの単語の値に重要度が追加され、エンティティの例が LUIS によって認識されます。This list guides LUIS to recognize examples of the entity by adding additional significance to the value of those words.

フレーズ リストはドメイン固有のボキャブラリのようなもので、意図とエンティティの両方の解釈の質を高めるうえで役に立ちます。Phrase lists are like domain-specific vocabulary that help with enhancing the quality of understanding of both intents and entities. フレーズ リストは、都市名などの固有名詞に使うのが一般的です。A common usage of a phrase list is proper nouns such as city names. 都市名は、ハイフン、アポストロフィを含め、複数の単語で構成できます。A city name can be several words including hyphens, or apostrophes.

フレーズ リストを使用しない場合Don't use a phrase list

リスト エンティティでは、エンティティに使用できるすべての値が明示的に定義され、正確に一致する値のみが特定されます。A list entity explicitly defines every value an entity can take, and only identifies values that match exactly. リスト エンティティは、エンティティのすべてのインスタンスが既知であり、頻繁には変更されないアプリに適している可能性があります。A list entity may be appropriate for an app in which all instances of an entity are known and don't change often. 例として、あまり変更されないレストラン メニューの食品があります。Examples are food items on a restaurant menu that changes infrequently. エンティティの完全なテキスト一致が必要な場合、フレーズ リストは使用しないでください。If you need an exact text match of an entity, do not use a phrase list.

ベスト プラクティスBest practices

ベスト プラクティスを確認します。Learn best practices.

次の手順Next steps

フィーチャーの追加に関するページで、フィーチャーを LUIS アプリに追加する方法の詳細を確認します。See Add Features to learn more about how to add features to your LUIS app.