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» 2017年08月15日 05時00分 公開

認識系API活用入門(6):人工知能会話アプリが作りやすくなる文章解析サービス「LUIS」を学習させるには (3/3)

[岩本禎史,株式会社クロスキャット]
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Utterance(想定される発言)を作成し、Entityと結び付ける

 ここからがLUISへの教育のプロセスです。「Utterrances」というものが表示され、下にテキストボックスがあり、「Type a new utterance & press Enter…」となっています。

Utteranceの入力画面

 Utteranceは発言、発話、言葉といった意味で、要するに「ユーザーからこの天気予報botアプリケーションに対してどういう発言が来る想定なのかを入力しろ」ということです。今回の天気予報Botアプリケーションでは「今日の東京の天気を教えて」「明日の福岡の天気は?」「明後日の北海道の天気」といった発言パターンを想定しているので、この3つを入力します。

 まずは「今日の東京の天気を教えて」と入力しEnterキーを押します。

想定される発言を入力

 すると、入力した内容が画面下側に表示されます。

Utteranceの入力直後

 この画面下側に表示された「今日の東京の天気を教えて」という文章の上にマウスカーソルを載せると分かると思いますが、LUISはこの文章を単語レベルに分解するところまでは完了しています。

 「今日」「の」「東京」「の」「天気」「を」「教え」「て」となっているので、このUtteranceを先ほど作成したEntityと結び付けるわけです。

 「今日」がEntityの「date」になり、「東京」がEntityの「prefecture」になります。実際の結び付け方ですが、「今日」の部分をクリックすると、Entityを選ぶことができるので、「date」を選択します。そして同様に「東京」の部分をクリックして「prefecture」を選択します。

Utteranceと日付のEntityの結び付け

Utteranceと都道府県のEntityの結び付け

 UtteranceとEntityの結び付けが終わると、先ほど「今日」となっていた部分が「$date」になり「東京」となっていた部分が「$prefecture」という表示になります。

UtteranceとEntityの結び付けができた状態

 続いて、同様に「明日の福岡の天気は?」「明後日の北海道の天気」というUtteranceを登録し、Entityと結び付ける作業を行います。全ての結び付けが終わったら「Save」をクリックして、保存します。

 これでUtteranceとEntityの結び付けることはできましたが、これで終わりではありません。入力したUtteranceの右側を見ると「Not trained」と表示されています。

 実は、これらのユーザーからの発言をLUISが解析し、Entityを抜き出して返してくれるようにするには、トレーニングが必要なのです。

学習とテスト

 画面左側の「Train & test」をクリックします。

Not trainedなので、トレーニングが必要

 「Please train your application before testing.」となっているので、「Train」をクリックします。

トレーニングを行うよう指示される

 トレーニングが完了すると、このようにテストができる状態になります。

テストの画面

 実際に先ほど入力した「今日の東京の天気を教えて」「明日の福岡の天気は?」「明後日の北海道の天気」や、入力していない都道府県のパターンで「今日の神奈川の天気は?」「明日の青森の天気を教えて」など入力してテストしてみます。

想定通りにEntityを判定してくれるかテスト

Endpoint URLの発行

 トレーニングができたら、画面左側の「Publish App」をクリックして

アプリケーションとしてPublishし、専用のEndpoint URLを取得します。今回はお試しなので、Endpoint Keyには「BootstrapKey」を、またEndpoint slotは「Staging」を選択しています。

※BootstrapKeyがプルダウンに表示されるまで、少し時間がかかる場合があります。

アプリケーションのPublish

 「Publish」をクリックすると、Endpoint URLが表示されます。このEndpoint URLはあとでbotアプリケーションからLUISを呼び出す際に使用するため、コピーして保存しておきます。

Publishが完了すると、専用のEndpoint URLが表示される

次回は、学習させたLUISをアプリから呼び出す

 ここまでで、LUISの設定とトレーニングが終わりました。次回は、アプリからEndpoint URLを呼び出して、チャットbotを作成します。

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