Power BI Q&A 内で質問と用語を理解できるように Q&A を学習させる
適用対象: Power BI Desktop Power BI サービス
[Q&A の設定] の [Q&A の学習] セクションでは、Q&A が認識しなかった自然言語の質問と用語を理解できるようトレーニングします。 まず、Q&A が認識しなかった単語を含む質問を送信します。 そうすると、Q&A により、その用語の定義を求められます。 その単語が表すものに対応するフィルターまたはフィールド名を入力します。 そうすると、Q&A が元の質問を解釈し直します。 結果に満足したら、保存します。
Note
[Q&A の学習] 機能では、インポート モードのみがサポートされています。 また、オンプレミスおよび Azure Analysis Services のデータ ソースへの接続はまだサポートされていません。 この制限は、Power BI の今後のリリースでは削除される予定です。
Q&A の学習を開始する
Power BI Desktop の [モデリング] リボンで、[Q&A の設定]>[Q&A の学習] の順に選択します。
Q&A によって認識されない用語を含む文を入力し、[送信] を選択します。
赤い二重下線付きの単語を選択します。
Q&A により、候補が提示され、用語の正しい定義を指定するように求められます。
[Q&A で認識されない用語を定義します] の後に、定義を指定します。
[保存] を選択します。更新されたビジュアルのプレビューが表示されます。
次の質問を入力するか、 [X] を選択して閉じます。
レポートをサービスに再度公開するまで、レポートのコンシューマーには、この変更は表示されません。
名詞と形容詞を定義する
Q&A には、次の 2 種類の語句を学習させることができます。
- 名詞
- 形容詞
名詞のシノニムを定義する
データを操作する際に、別の名前で呼ぶことがあるフィールド名が使用されている場合があります。 例として、"Sales" があります。 sales を意味する単語や語句は、"revenue" など、たくさんあります。 列の名前が "Sales" の場合に、レポートのコンシューマーが「revenue」と入力すると、Q&A で正しい列を選択して質問に適切に回答することが、できない可能性があります。 その場合は、"Sales" と "Revenue" が同じものを指していることを Q&A に教える必要があります。
Q&A では、Microsoft Office のナレッジを使用して、認識できない単語が名詞である場合を自動的に検出します。 Q&A によって名詞が検出されると、次のような語句を使用してプロンプトが表示されます。
- refers to (<your term> は次を指す)
実際のデータに含まれている用語をボックスに入力します。
データ モデルのフィールド以外のものを指定すると、望ましくない結果が生じる可能性があります。
形容詞フィルター条件を定義する
基になるデータの条件として機能する用語を定義することが必要になる場合があります。 例として、"Awesome Publishers" があります。 "Awesome" は、X 個の製品を公開している公開元のみを選択する条件となります。 Q&A は形容詞の検出を試み、プロンプトを表示します。
- that have (次を含む <field name>)
条件をボックスに入力します。
定義できる条件の例を次に示します。
- 米国の国/地域
- 米国以外の国/地域
- Products > 100
- Products greater than 100
- Products = 100
- Products is 100
- Products < 100
- Products smaller than 100
これらの例では、"Products" は列名またはメジャーのいずれかになります。
Q&A 式自体に集計を指定することもできます。 たとえば "popular products" が 100 単位以上販売された製品である場合は、"sum of units sold > 100" の製品を人気製品として定義できます。
ツール内で定義できる条件は1つだけです。 より複雑な条件を定義するには、Data Analysis Expressions (DAX) を使用して計算列またはメジャーを作成した後、ツール セクションを使用して、その列またはメジャーに対して 1 つの条件を作成します。
用語の管理
定義を指定した後、戻って、加えた修正をすべて確認し、それを編集または削除することができます。
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自然言語エンジンの機能を向上させるさまざまなベスト プラクティスがいくつかあります。 詳細については、「Q&A を最適化するためのベスト プラクティス」を参照してください。