会話モデルは、ユーザーがアクションに対して何を言えばよいか、またどのような方法で アクションはユーザーに反応します。会話モデルの主な構成要素は インテント、タイプ、シーン、 プロンプト。アクションのいずれかが呼び出されると、Google アシスタントが そのアクションにユーザーが引き渡され、アクションはユーザーとの会話を 会話モデルに基づいて、次の要素で構成されます。
Valid user requests - ユーザーがアクションに何を言うかを定義するには、 アシスタントの NLU を補強するインテントのコレクションを作成して、 固有のリクエストを把握できます。各インテントは、 トレーニング フレーズを定義します。「 アシスタント NLU は、これらのトレーニング フレーズに類似したフレーズを含むように拡張します。 これらのフレーズが集約され、インテントの言語モデルが生成されます。
アクション ロジックとレスポンス - シーンは、インテントを処理し、必要なロジックを実行して、ユーザーに返すプロンプトを生成します。
有効なユーザー リクエストを定義する
ユーザーがアクションに何を言うかを定義するには、複数のインテントを組み合わせて使用します。 説明します。ユーザーのインテントとタイプを使用すると、 独自の言語モデルを作成します。システム インテントとタイプを使用すると、組み込みの イベント検出機能を実装できます。たとえば、ユーザーがアクションを アシスタントが入力をまったく検出しない。
ユーザー インテントを作成する
ユーザー インテントを使用すると、ユーザーを定義する独自のトレーニング フレーズを定義できます。 確認しましょう。アシスタント NLU はこれらのフレーズを使用して自己トレーニングを行います。 分析する必要がありますユーザーがキーワードに一致する発言をした場合、 ユーザーのインテントの言語モデルに基づいて、Google アシスタントがインテントを照合して ロジックを実行し、ユーザーに返信できます。
システム インテントを作成する
システム インテントでは、事前定義された言語でインテントを利用できます。 一般的なイベント（アクションを終了したい、ユーザーが タイムアウトになります。システム インテントを作成するには:
カスタムタイプを作成する
カスタムタイプを使用すると、独自のタイプ仕様を作成して NLU をトレーニングできます。 1 つのキーにマッピングする必要がある一連の値を理解する。
カスタムタイプを作成するには:
アクションのロジックとレスポンスを作成する
アシスタント NLU がユーザー リクエストをインテントと照合し、アクションが シーンで処理しますシーンは強力な論理エグゼキュータであり、 会話中にやり取りできます。
シーンを作成する
以下のセクションでは、シーンを作成して機能を定義する方法について説明します。 各シーンのライフサイクル ステージで設定できます。
シーンを作成するには:
1 回限りの設定を定義する
シーンが初めてアクティブになったときに、 開始時のステージ。開始ステージでは 1 回だけ実行されます。 実行されません。
条件を確認する
[条件] では、スロット充填、セッション ストレージ、ユーザー ストレージ、 シーンの実行フローを制御するホーム ストレージ パラメータです。
スロット充填を定義する
スロットを使用すると、ユーザー入力から型付きパラメータを抽出できます。
スロット値のマッピング
多くの場合、以前のインテント マッチには、部分的にまたは一致したパラメータが含まれている可能性があります。 対応するシーンのスロット値いっぱいにまで表示されます。この場合 すべてのスロットには インテント パラメータで埋められるフィールドが、シーンのスロット充填にマッピングされます（スロット名が インテント パラメータ名が一致します。
たとえば、ユーザーが飲み物を注文するインテントに一致したときに、「 バニラコーヒーを注文すると、サイズ、フレーバー、飲み物の時間枠がすでに存在する場合は、 対応するシーンで塗りつぶされていると見なされます（該当のシーンで定義されている場合、 あります。
入力を処理
このステージでは、アシスタント NLU にユーザー入力とインテントを一致させることができます。 目的のインテントを追加することで、インテント マッチングの対象を特定のシーンに設定できます。 追加できますアシスタントに話しかけて会話の流れを管理できます 特定のシーンがアクティブなときに特定のインテントに一致させることができます。