Compreensão da linguagem natural

  • Versão de lançamento: Xanadu
  • Atualizado 1 de ago. de 2024
  • 4 min. de leitura
  • ServiceNow® Compreensão da linguagem natural (NLU) fornece um serviço de inferência Workbench de NLU e um NLU que você pode usar para permitir que o sistema aprenda e responda à intenção expressa por humanos. Ao inserir exemplos de linguagem natural no sistema, você o ajuda a entender os significados e contextos das palavras para que possa inferir ações do usuário ou do sistema.

    Visão geral

    Figura 1. Fluxo de entrada do usuário no processo de criação do modelo de NLU
    Esta imagem mostra o fluxo de entrada do usuário no processo de criação do modelo de NLU.
    Esta imagem mostra o fluxo de entrada do usuário no processo de criação do modelo de NLU.

    Terminologia NLU

    Na linguagem NLU, esses termos identificam os principais componentes de idioma que o sistema usa para classificar, analisar e processar conteúdo de idioma natural.
    Intenção
    Algo que um usuário deseja fazer ou o que você deseja que sua aplicação processe, como a concessão de acesso.
    Enunciado
    Um exemplo de linguagem natural de uma intenção do usuário. Por exemplo, uma cadeia de caracteres de texto na descrição resumida de um incidente, uma entrada de bate-papo ou uma linha de assunto de e-mail. Os enunciados são usados para criar e treinar intenções e, portanto, não devem incluir vários significados ou intenções ambíguos.
    Entidade
    O objeto ou contexto de uma ação. Por exemplo: um laptop, uma função do usuário ou um nível de prioridade.
    Entidade do sistema
    Eles são predefinidos em uma instância e têm significados altamente reutilizáveis, como data, hora e local.
    Entidade definida pelo usuário
    Eles são criados no sistema por usuários e podem ser criados a partir de palavras nos enunciados que eles criam.
    Entidade comum
    Um contexto normalmente usado e extraído por meio de um modelo de entidade predefinido, como moeda, organização, pessoas ou quantidade.
    Vocabulário
    O vocabulário é usado para definir ou substituir significados de palavras. Por exemplo, você pode atribuir o sinônimo “Microsoft” ao acrônimo “MS”.
    Modelo do NLU
    Uma coleção de exemplos de enunciado e suas intenções e entidades associadas que o sistema usa como referência para inferir intenções e entidades em um novo enunciado. O Workbench de NLU vem com modelos de NLU pré-criados para unidades de negócios específicas, como um modelo de ITSM. Você também pode criar modelos personalizados.

    Esta imagem ilustra como Compreensão da linguagem natural processa e renderiza exemplos de enunciado em intenções e entidades no sistema.

    Figura 2. O NLU processa e renderiza exemplos de enunciado em intenções e entidades
    Esta imagem mostra como a Compreensão da linguagem natural processa e renderiza exemplos de enunciado em intenções e entidades no sistema.

    Workbench de NLU

    Use o Workbench de NLU para criar representações morfológicas da linguagem humana. Esses modelos permitem criar intenções e entidades expressas em enunciados de linguagem natural. Qualquer aplicação ServiceNow pode invocar um modelo NLU para obter uma inferência de intenções e entidades em um determinado enunciado.

    Usando a função nlu_admin, você cria seus modelos no Workbench de NLU, onde você os cria, treina, testa e publica iterativamente.

    Figura 3. Visão geral da API de autoria de NLU que ajuda os administradores a criar seus modelos
    Esta imagem mostra como a API de autoria de NLU ajuda os administradores de NLU a criar seus modelos de NLU.

    Para obter informações sobre como criar e usar um modelo de NLU, consulte: Criar um modelo de NLU.

    NLU serviço de inferência

    Compreensão da linguagem natural fornece um serviço de inferência NLU que ajuda o sistema a entender a linguagem natural e a conduzir ações inteligentes. Este serviço treina e prevê intenções e entidades para um determinado enunciado do usuário em seu modelo para que o texto seja traduzido em formatos compreensíveis por máquina, como APIs e parâmetros.

    Figura 4. Visão geral de como o sistema usa uma API de inferência de NLU para extrair intenções e entidades
    Esta imagem mostra como o sistema usa uma API de inferência de NLU para extrair intenções e entidades de um determinado enunciado. Esta imagem mostra como o sistema usa uma API de inferência de NLU para extrair intenções e entidades de um determinado enunciado.

    Aqui, o sistema usa uma API de inferência para treinar NLU algoritmos usando dados de registro de amostra para identificar intenções e entidades que são fortes candidatas a previsões precisas.

    Consumo do modelo de NLU

    Outras aplicações [ ServiceNow® consomem NLU saída do modelo, como Virtual Agent.

    Figura 5. Visão geral da aplicação Virtual Agent que consome NLU
    Esta imagem mostra como a aplicação Virtual Agent consome a Compreensão da linguagem natural.

    Por exemplo, os administradores Virtual Agent podem configurar um fluxo de conversa Designer do Virtual Agent para consumir modelos de NLU para que os chatbots do agente possam entender melhor as declarações do usuário na conversa. Para obter mais informações sobre como Virtual Agent consome modelos de NLU, consulte: Descoberta de tópico de Compreensão da linguagem natural (NLU) no Virtual Agent.

    Iniciar

    Solucionar problemas e obter ajuda