Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はAです。Entitiesは、ユーザーの発話から「日付」「数量」「場所」「製品名」といった具体的なデータ要素を抽出するためのコンポーネントです。会話型言語理解では、Entitiesを定義することで、発話内の重要な情報を構造化して取り出し、後続の処理で利用できます。「来週の火曜日」は日付エンティティ、「3個」は数量エンティティとして抽出されます。
選択肢 B：Utterancesは、ユーザーが実際に入力する発話例そのものを指します。モデルのトレーニング時にサンプルとして使用されますが、具体的な情報を識別・抽出する機能ではありません。
選択肢 C：Intentsは、ユーザーの発話が何を意図しているか（例：注文、キャンセル、問い合わせ）を分類するためのコンポーネントです。発話全体の目的を識別するものであり、個別の具体的情報を抽出する役割ではありません。
選択肢 D：Confidence scoreは、予測結果に対する信頼度を示す数値です。IntentやEntityの認識精度を表すものであり、具体的な情報を抽出する機能ではありません。
選択肢 B：Utterancesは、ユーザーが実際に入力する発話例そのものを指します。モデルのトレーニング時にサンプルとして使用されますが、具体的な情報を識別・抽出する機能ではありません。
選択肢 C：Intentsは、ユーザーの発話が何を意図しているか（例：注文、キャンセル、問い合わせ）を分類するためのコンポーネントです。発話全体の目的を識別するものであり、個別の具体的情報を抽出する役割ではありません。
選択肢 D：Confidence scoreは、予測結果に対する信頼度を示す数値です。IntentやEntityの認識精度を表すものであり、具体的な情報を抽出する機能ではありません。
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Azure AI Language＋ 質問 / コメント
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正答率 %
No.33 解説
あなたの会社は、顧客からの製品に関する問い合わせに自動応答するシステムをAzure上で構築しています。このシステムでは、顧客が「来週の火曜日に3個注文したい」といった発話を入力したとき、「来週の火曜日」や「3個」といった具体的な情報を抽出して処理に活用する必要があります。
Azure AI Languageの会話型言語理解機能において、このような具体的な情報を識別・抽出する役割を担うのはどのコンポーネントですか。
Azure AI Languageの会話型言語理解機能において、このような具体的な情報を識別・抽出する役割を担うのはどのコンポーネントですか。
- Entities
- Utterances
- Intents
- Confidence score