ある企業がチャットボットシステムを設計している。「ユーザーの意図を理解してバックエンド API を呼び出す」用途と「製品マニュアルから質問に回答する」用途の両方が必要である。Azure AI Language のサービスのうち、それぞれの用途に対応するものを2つ選択してください。
- A. 感情分析：ユーザーメッセージの感情スコアを判定する
- B. 会話言語理解（CLU）：ユーザーの意図（インテント）とエンティティを識別してバックエンドへの連携を可能にする
- C. 言語検出：メッセージの言語種別を識別する
- D. キーフレーズ抽出：メッセージから重要語句を取り出す
- E. 質問応答（Question Answering）：ドキュメントやFAQを知識源として質問に自動回答する
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正解: B, E
会話言語理解（CLU）はユーザー発話からインテント（意図）とエンティティを識別することでバックエンド API との連携を実現し、質問応答（Question Answering）はマニュアルや FAQ を取り込んでユーザーの質問に対して関連箇所を引用して回答する。この2つが設問の2用途にそれぞれ対応する。選択肢Aの感情分析はユーザーの感情判定であり、インテント識別やドキュメント回答の機能は持たない。選択肢Cの言語検出は言語種別の識別であり、どちらの用途にも直接対応しない。選択肢Dのキーフレーズ抽出は重要語句の抽出であり、インテント識別や Q&A 機能は提供しない。