엔티티 평가 개요

어시스턴트는 다음 평가 방법 중 하나를 사용하여 사용자 입력에서 엔티티를 발견합니다.

• 사전 기반 메소드
• 어노테이션 기반 메소드

엔티티 작성

1. 엔티티를 클릭하십시오.

2. 엔티티 작성을 클릭하십시오.

   또한 시스템 엔티티를 클릭하여 모든 유스 케이스에 적용할 수 있는 공통 엔티티 목록(IBM에서 제공됨)에서 선택할 수 있습니다. 세부사항은 시스템 엔티티 사용을 참조하십시오.

3. 엔티티 이름 필드에서, 엔티티의 설명적 이름을 입력하십시오.

   엔티티 이름에 문자(유니코드), 숫자, 밑줄 및 하이픈이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.

   • @location
   • @menu_item
   • @product

   이름에 공백을 사용하지 마십시오. 이름은 최대 64자를 초과할 수 없습니다. 시스템 엔티티용으로 예약되어 있으므로 문자열 sys-로 이름을 시작하지 마십시오.

   엔티티를 식별하기 위해 엔티티 이름에 @ 접두사가 자동으로 추가됩니다. 사용자가 추가할 필요는 없습니다.

4. 엔티티 작성을 클릭하십시오.

   

5. 이 엔티티의 경우, 어시스턴트가 엔티티의 멘션을 찾는 데 사전 기반 또는 어노테이션 기반 접근 방법을 사용하도록 할지를 선택한 후, 적절한 프로시저를 따르십시오.

   작성한 각 엔티티에 대해 하나의 엔티티 유형만 사용하도록 선택하십시오. 엔티티에 대한 어노테이션을 추가하면, 컨텍스트 모델이 초기화되고 사용자 입력을 분석하여 해당 엔티티의 멘션을 찾기 위한 1차적인 접근 방법이 됩니다. 멘션이 사용자 입력에서 사용되는 컨텍스트는 정확한 일치보다 우선합니다. 자세한 정보는 엔티티 평가 개요 를 참조하십시오.

사전 기반 엔티티 추가

사전 기반 엔티티는 특정 용어, 동의어 또는 패턴을 정의하는 데 사용됩니다. 런타임 시, 어시스턴트는 사용자 입력의 용어가 값 또는 동의어 중 하나와 정확히 일치(또는 유사 일치가 가능한 경우 거의 일치)하는 경우에만 엔티티 멘션을 찾습니다.

1. 값 이름 필드에 값을 입력하십시오. 예를 들어, @city 엔티티의 경우 New York City를 입력할 수 있습니다.

   엔티티 값은 길이가 최대 64자인 문자열일 수 있습니다.

   중요: 엔티티 이름 또는 값에 민감한 정보 또는 개인 정보를 포함하지 마십시오. 앱의 URL에 이름과 값을 포함시킬 수 있습니다.

2. 값의 동의어를 추가하십시오. 예를 들어, NYC와 The Big Apple을 New York City의 동의어로 추가할 수 있습니다.

   동의어는 길이가 최대 64자인 문자열일 수 있습니다.

   제품 주문 번호 또는 이메일 주소와 같은 사용자 입력에서 어시스턴트가 찾을 패턴을 정의하려면 대신 패턴 값을 정의하십시오. 자세한 내용은 패턴을 인식하는 엔티티 추가를 참조하십시오.

   참고: 단일 엔티티 값의 동의어나 패턴 중 하나를 추가할 수 있으며, 둘 다 추가할 수는 없습니다.

3. 사용자가 지정하는 엔티티 값 및 동의어와 유사하지만 정확한 일치를 필요로 하지 않는 구문으로 어시스턴트가 용어를 인식하도록 하려면 유사 일치 스위치를 켜짐으로 설정하십시오.

   예를 들어, apple 를 @fruit 엔티티의 값으로 추가하고 사용자가 apples 또는 appel 를 입력하면, 퍼지 매칭이 활성화되어 있으면 어시스턴트가 이 단어를 @fruit 멘션으로 인식합니다. 자세한 정보는 유사 일치 작동 방법을 참조하십시오.

4. 값 추가를 클릭하고 엔티티 값을 추가하는 프로세스를 반복하십시오.

   여러 개의 값을 하나씩 추가하는 경우 Shift+Enter를 눌러 현재 값 추가를 완료하고 다음 값을 추가할 수 있도록 값 필드에 초점을 유지하십시오.

5. 엔티티 값을 추가한 후 를 클릭하여 엔티티 작성을 완료하십시오.

생성한 엔터티가 추가되고 시스템이 새로운 데이터에 대해 스스로 학습합니다.

컨텍스트 엔티티 추가

주석 기반 엔티티를 사용하여 샘플 문장에서 엔티티의 발생을 주석으로 달아, 엔티티가 일반적으로 사용되는 맥락에 대해 어시스턴트에게 가르쳐 주세요.

상황적 실체 모델을 훈련하기 위해, 주석을 달기 위한 문장을 제공하는 의도 예제를 활용할 수 있습니다.

이 기능은 영어 대화 스킬에서 GA(Generally Available)되었으며 프랑스어 대화 스킬에서는 베타 기능으로 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 지원되는 언어를 참조하십시오.

컨텍스트 엔티티를 정의하는 데 인텐트의 사용자 예제를 사용하는 경우에도 해당 인텐트의 분류에 영향을 주지 않습니다. 그러나 레이블 지정하는 엔티티 멘션도 해당 엔티티에 동의어로 추가됩니다. 인텐트 분류는 인텐트 사용자 예제에서 동의어 멘션을 사용하여 인텐트와 엔티티 간에 약한 참조를 설정합니다.

1. 인텐트를 클릭하십시오.

2. 인텐트를 클릭하여 여십시오.

3. 엔티티 어노테이션 작성을 클릭한 후 잠재적인 엔티티 멘션의 인텐트 예제를 검토하십시오.

4. 인텐트 예제에서 언급된 단일 엔티티 멘션의 일부인 단어 또는 구두점을 클릭하십시오.

   이 예제에서는 mobile phones이 엔티티 멘션입니다.

   

   강조표시된 단어 또는 문구가 멘션이 되는 엔티티를 검색하는 데 사용할 수 있는 검색 상자가 열립니다.

   

5. 검색할 엔티티 이름을 입력하십시오. 시작 @ 기호를 포함할 필요가 없습니다.

   다음 중 하나를 수행하십시오.

   • 엔티티에 기존 엔티티 값이 있는 경우 이 값은 정보용으로만 표시됩니다. 특정 엔티티 값이 아닌 해당 엔티티에 어노테이션을 추가합니다.

   • 멘션과 기존 엔티티 값이 동일한 모델을 교육하려면 엔티티 이름 뒤에 콜론(:)을 추가하여 엔티티 값 목록을 표시하십시오. 표시된 목록에서 엔티티 값을 선택하십시오. 예를 들어, @product:device입니다.

     

6. 어노테이션을 추가하려는 엔티티 및 값을 선택하십시오.

   이 예제에서 mobile phones은 @product 엔티티 값에 대한 어노테이션으로, @product:device 엔티티 값의 동의어로 추가됩니다.

   각 컨텍스트 엔티티에 대해 최소 10개의 어노테이션을 작성하십시오. 프로덕션 사용을 위해 더 많은 어노테이션을 사용하는 것이 좋습니다.

7. 적절한 엔티티가 없는 경우, 해당 이름을 추가하여 새 엔티티를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 목록에서 {entity_name} (새 엔터티 만들기) 옵션을 선택합니다.

   

   에서 새 @location 엔티티를 추가하는 방법을 표시합니다.

8. 어노테이션을 작성할 각 엔티티 멘션에 대해 이 프로세스를 반복하십시오.

   편집하는 사용자 예제에서 발생하는 엔티티 유형의 모든 멘션에 어노테이션을 작성하십시오. 자세한 내용은 어노테이션하지 않는 문제를 참조하십시오.

9. 작성한 어노테이션 중 하나를 클릭하십시오. 다음과 같은 메시지 상자가 표시됩니다. Go to: {entity-name}. 해당 링크를 클릭하면 엔티티로 바로 이동합니다.

   

   주석이 연결된 개체에 추가되고, 시스템은 새로운 데이터를 스스로 학습합니다.

   주석을 단 용어가 새로운 사전 값으로 엔티티에 추가됩니다. 어노테이션이 있는 용어와 기존 엔티티 값을 연관시킨 경우, 용어가 독립 엔티티 값 대신 해당 엔티티 값의 동의어로 추가됩니다.

   

   의 동의어로 추가되었습니다.

10. 특정 엔티티에 대해 어노테이션을 작성한 모든 멘션을 보려면 엔티티의 구성 페이지에서 어노테이션 탭을 클릭하십시오.

    

    컨텍스트 엔티티는 명시적으로 정의하지 않은 값을 이해합니다. 이 시스템은 사용자 예제에 주석이 달린 방식을 기반으로 더 많은 실체 값에 대한 예측을 하고, 그 값을 사용하여 다른 실체를 훈련합니다. 유사한 사용자 예제가 어노테이션 보기에 추가되므로 이 옵션이 훈련에 미치는 방식을 확인할 수 있습니다.

    컨텍스트 엔티티가 엔티티 값에 대한 확장된 이해를 사용하지 않도록 하려면 해당 엔티티의 어노테이션 보기에서 모든 사용자 예제를 선택한 후 삭제를 클릭하십시오.

시스템 엔티티 사용

Watson Assistant은 여러 시스템 엔티티를 제공하며, 이러한 엔티티는 모든 애플리케이션에 사용할 수 있는 공통 엔티티입니다. 시스템 엔티티를 사용하면 많은 유스 케이스에 공통인 훈련 데이터로 스킬을 빠르게 채울 수 있습니다.

시스템 엔티티는 해당 엔티티가 나타내는 대상 유형의 값을 광범위하게 인식하기 위해 사용할 수 있습니다. 예를 들어, @sys-number 시스템 엔티티는 정수, 소수 또는 심지어 단어로 기록된 짝수를 포함한 숫자 값과 일치합니다.

시스템 엔티티는 중앙에서 유지보수되므로 업데이트가 자동으로 사용 가능합니다. 시스템 엔티티는 수정할 수 없습니다.

1. 엔티티 페이지에서 시스템 엔티티를 클릭하십시오.

2. 시스템 엔티티 목록에서 검색하여 애플리케이션에 유용한 엔티티를 선택하십시오.

   • 일치하는 입력 예제를 포함해 시스템 엔티티에 대한 자세한 정보를 보려면 목록에서 엔티티를 클릭하십시오.
   • 사용 가능한 시스템 엔티티에 대한 세부사항은 시스템 엔티티를 참조하십시오.

3. 사용할 각 시스템 엔티티의 스위치를 켜짐으로 설정하십시오.

시스템 엔티티를 사용으로 설정하면 Watson Assistant 가 재훈련합니다. 훈련이 완료되면 엔티티를 사용할 수 있습니다.

엔티티 한계

작성할 수 있는 엔티티, 엔티티 값 및 동의어의 수는 Watson Assistant 서비스 플랜에 따라 다릅니다.

사용할 시스템 엔티티가 플랜 사용량 총계에 포함됩니다.

엔티티 편집

목록에서 엔티티를 클릭하여 편집을 위해 열 수 있습니다. 엔티티를 이름 바꾸거나 삭제할 수 있으며, 값, 동의어 또는 패턴을 추가하거나 편집하거나 삭제할 수 있습니다.

synonym에서 pattern까지 엔티티 유형을 변경할 경우, 또는 그 반대의 경우, 기존 값은 변환되지만, 유용하지 않을 수도 있습니다.

엔티티 검색

엔티티 이름, 값 및 동의어를 찾으려면 검색 기능을 사용하십시오. 시스템 엔티티를 검색할 수 없습니다.

1. 엔터티 페이지에서 검색 아이콘 클릭합니다.

2. 검색어 또는 구를 입력하십시오. 부분 일치 포함을 선택할 수도 있습니다.

   처음으로 검색을 하면, 콘텐츠가 색인되고 있다는 메시지가 표시될 수 있습니다. 이 경우에는 1분을 기다린 후 해당 검색어를 다시 제출하십시오.

3. 검색어를 포함한 엔티티가 해당 예제와 함께 표시됩니다.

   

   를 리턴합니다.

엔티티 다운로드

여러 개체를 CSV 파일로 다운로드할 수 있으므로, 다른 어시스턴트에 업로드하여 재사용할 수 있습니다.

• 패턴 정보는 다운로드된 CSV 파일에 포함되어 있습니다. / 로 감싸진 모든 문자열은 패턴으로 간주됩니다(동의어가 아닌).
• 컨텍스트 엔티티와 연관된 어노테이션은 다운로드되지 않습니다. 엔티티 값과 관련된 모든 주석을 캡처하려면 전체 대화를 다운로드해야 합니다.

1. 엔티티 페이지로 이동

   • 모든 엔티티를 다운로드하려면 개별 엔티티를 선택하지 마십시오. 대신 모든 엔티티 다운로드 아이콘 을 클릭하십시오.

   • 현재 페이지에만 나열된 엔티티를 다운로드하려면 헤더의 선택란을 선택하십시오. 이 조치는 현재 페이지의 모든 엔티티를 선택합니다. 그런 다음, 다운로드 버튼을 클릭합니다.

   • 하나 이상의 특정 엔티티를 다운로드하려면 다운로드하려는 엔티티를 선택한 다음, 다운로드 버튼을 클릭하십시오.

2. 생성된 CSV 파일을 저장할 이름 및 위치를 지정한 후 저장을 클릭하십시오.

엔티티 업로드

개체가 많을 경우, 하나씩 정의하는 것보다 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일에서 업로드하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.

엔티티 어노테이션은 엔티티 CSV 파일 업로드에 포함되지 않습니다. 상황에 맞는 개체에 대한 관련 주석을 유지하려면 전체 대화를 업로드해야 합니다. 엔티티만 다운로드하고 업로드하는 경우 다운로드한 컨텍스트 엔티티는 업로드한 후 사전 기반 엔티티로 처리됩니다.

1. CSV 파일에 엔티티를 수집하거나 스프레드시트에서 CSV 파일로 내보내십시오. 파일의 각 행에 대한 필수 형식은 다음과 같습니다.

   <entity>,<value>,<synonyms>
   

   여기서, 은(는) 엔티티의 이름이고 은(는) 엔티티의 값이며 은(는) 해당 값의 쉼표로 구분된 동의어 목록입니다.

   weekday,Monday,Mon
   weekday,Tuesday,Tue,Tues
   weekday,Wednesday,Wed
   weekday,Thursday,Thur,Thu,Thurs
   weekday,Friday,Fri
   weekday,Saturday,Sat
   weekday,Sunday,Sun
   month,January,Jan
   month,February,Feb
   month,March,Mar
   month,April,Apr
   month,May
   

   또한 CSV 파일을 업로드하면 패턴도 지원됩니다. / 로 감싸진 모든 문자열은 패턴으로 간주됩니다(동의어가 아닌).

   ContactInfo,localPhone,/(\d{3})-(\d{4})/
   ContactInfo,fullUSphone,/(\d{3})-(\d{3})-(\d{4})/
   ContactInfo,internationalPhone,/^(\(?\+?[0-9]*\)?)?[0-9_\- \(\)]*$/
   ContactInfo,email,/\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}\b/
   ContactInfo,website,/(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$/
   

   UTF-8로 인코딩되고 BOM(Byte Order Mark)은 없는 CSV 파일을 저장하십시오. 최대 CSV 파일 크기는 10MB입니다. CSV 파일이 더 큰 경우에는 이 파일을 여러 파일로 분할하고 별도로 업로드하는 것을 고려하십시오. 대화 스킬을 연 후 엔티티 탭을 클릭하십시오.

2. 업로드 아이콘 을 클릭하십시오.

3. 파일을 드래그하거나 컴퓨터에서 파일을 찾아 선택한 다음, 엔티티 업로드를 클릭합니다.

   파일이 검증되고 업로드되면 시스템이 새로운 데이터에 대해 스스로 학습합니다. 업로드된 엔티티는 엔티티 페이지에서 볼 수 있습니다.

엔티티 삭제

삭제할 엔티티 수를 선택할 수 있습니다.

엔티티를 삭제할 때 엔티티와 연관된 모든 값, 동의어, 패턴 또는 어노테이션을 제거합니다. 이 데이터는 나중에 검색할 수 없습니다. 삭제된 컨텐츠를 더 이상 참조하지 않도록 이러한 엔티티 또는 값을 참조하는 모든 대화 노드를 수동으로 업데이트해야 합니다.

1. 엔티티 페이지로 이동하십시오.

   • 모든 엔티티를 삭제하려면 개별 엔티티를 선택하지 마십시오. 대신 모든 엔티티 삭제 아이콘 을 클릭하십시오.

   • 현재 페이지에만 나열된 엔티티를 삭제하려면 헤더에서 선택란을 선택하십시오. 이 조치는 현재 페이지에 나열된 모든 엔티티를 선택합니다. 그런 다음, 삭제 버튼을 클릭합니다.

   • 하나 이상의 특정 개체를 삭제하려면 삭제하려는 개체를 선택한 다음, 삭제 버튼을 클릭합니다.