CLU の微調整タスクを作成する

1. Language Studio で、[質問と会話言語を理解する] という名前のセクションを見つけて、[Conversational Language Understanding] を選択します。

   

2. Conversational Language Understanding プロジェクト ページが開いたら、[新しいプロジェクトの作成] を選択します。

   

3. 新しいプロジェクトを作成するには、次の情報を指定します。

   値	内容
   名前	プロジェクトの名前。 作成後に名前を変更することはできません。
   内容	オプションのプロジェクトの説明。
   発話の主要言語	プロジェクトの第一言語。 トレーニング データは、主にこの言語にする必要があります。
   Enable multiple languages (複数の言語を有効にする)	プロジェクトで一度に 複数の言語 をサポートできるようにするかどうか。

4. 完了したら、[ 作成] を選択します。 これで、プロジェクトの [ 作業の開始 ] ランディング ページが表示されます。

次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使用して PATCH 要求を送信し、新しいプロジェクトを作成します。

要求 URL

API 要求を作成するときは、次の URL を使用します。 プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

体

次のサンプル JSON を本文として使います。

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "Conversation",
  "description": "Project description",
  "multilingual": true
}

CLU プロジェクトは、いつでも JSON ファイルとしてエクスポートできます。 会話プロジェクト ページでプロジェクトを選択し、上部のメニューで [エクスポート] を選択します。

そのプロジェクトを新しいプロジェクトとして再インポートできます。 まったく同じ名前でプロジェクトをインポートすると、プロジェクトのデータが新しくインポートしたプロジェクトのデータに置き換えられます。

既存の Language Understanding (LUIS) アプリケーションがある場合は、LUIS アプリケーション JSON を CLU に直接 インポート できます。 現在使用可能なすべての要素 (意図、機械学習エンティティ、発話) を含む Conversation プロジェクトが作成されます。 詳細については、「 Language Understanding (LUIS) から会話言語理解 (CLU) への移行」を参照してください。

プロジェクトをインポートするには、[ 新しい プロジェクトの作成] の横にある矢印ボタンを選択し、[インポート] を選択 します。 次に、LUIS または CLU JSON ファイルを選択します。

CLU JSON をサービスにインポートできます。

次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使用して POST 要求を送信し、プロジェクトをインポートします。

要求 URL

API 要求を作成するときは、次の URL を使用します。 プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

体

送信する JSON 本文は、次の例のようになります。 JSON オブジェクトの詳細については、 リファレンス ドキュメントを参照してください。

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "Conversation",
    "settings": {
      "confidenceThreshold": 0.7
    },
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "multilingual": true,
    "description": "Trying out CLU",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "Conversation",
    "intents": [
      {
        "category": "intent1"
      },
      {
        "category": "intent2"
      }
    ],
    "entities": [
      {
        "category": "entity1"
      }
    ],
    "utterances": [
      {
        "text": "text1",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent1",
        "entities": [
          {
            "category": "entity1",
            "offset": 5,
            "length": 5
          }
        ]
      },
      {
        "text": "text2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "intent": "intent2",
        "entities": []
      }
    ]
  }
}

要求が成功すると、API 応答には、インポート ジョブの状態を確認するために使用できる URL を含む operation-___location ヘッダーが含まれます。 ヘッダーは次の例のように書式設定されます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

CLU プロジェクトは、いつでも JSON ファイルとしてエクスポートできます。 会話プロジェクト ページで、プロジェクトを選択し、[エクスポート] を選択 します。

CLU プロジェクトは、いつでも JSON ファイルとしてエクスポートできます。

プロジェクトをエクスポートするために、次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使用して POST 要求を作成してください。

要求 URL

API 要求を作成するときは、次の URL を使用します。 プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

API 要求を送信すると、成功を示す 202 応答を受け取ります。 応答ヘッダーで、operation-___location の値を抽出します。 値は次の例のように書式設定されます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID は、この操作が非同期であるため、要求を識別するために使用されます。 この URL を使用して、同じ認証方法を使用してエクスポートされたプロジェクト JSON を取得します。

1. Language Studio の [プロジェクト設定] ページに移動します。

2. プロジェクトの詳細を確認します。

3. このページでは、プロジェクトの説明を更新し、プロジェクト設定で 多言語データセット を有効または無効にすることができます。

4. このページからリソースの主キーを取得することもできます。

   

プロジェクトの詳細を取得するには、次の URL とヘッダーを使用して GET 要求を送信します。 プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

応答内容

要求を送信すると、次の応答が返されます。

{
  "createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
  "projectKind": "Conversation",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "This is a sample conversation project.",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

API 要求を送信すると、成功を示す 200 応答を受け取り、プロジェクトの詳細を含む JSON 応答本文が含まれます。

プロジェクトが不要になったら、Language Studio を使用してプロジェクトを削除できます。 左側のウィンドウで、[ プロジェクト] を選択し、削除するプロジェクトを選択し、上部のメニューから [ 削除 ] を選択します。

プロジェクトが不要になったら、API を使用してプロジェクトを削除できます。

次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使用して DELETE 要求を作成し、会話言語理解プロジェクトを削除します。

要求 URL

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

API 要求を送信すると、成功を示す 202 応答が返されます。これは、プロジェクトが削除されたことを意味します。