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sourceDocument: Yokohama Now Plattformverwaltung
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- Yokohama Now Plattformverwaltung
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# Lemma- und Unicode-Normalisierung
# Lemma- und Unicode-Normalisierung {#ariaid-title1}
* Freigeben Version: Yokohama
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* Aktualisiert 30. Januar 2025
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*  2 Minuten Lesedauer
KI-Suche Normalisiert eingewickelte Wörter und Unicode-Glyphen während der Indizierung und zur Zeit der Suchabfrage. Die Normalisierung verbessert den Rückruf der Suche und ermöglicht Anwendern, Inhalte mit Variantenformen ihrer Suchabfragebegriffe zu finden.
Normalisierungsfunktionen sind automatisch aktiviert und nicht konfigurierbar.
## Lemma-Normalisierung {#lemma-unicode-normalization-ais__section_igg_pc5_fnb}
Viele Sprachen enthalten flektierte Formen von Begriffen, z. B. Pluralnomen oder Verb-Anordnungen. KI-SucheNormalisiert eingegrenzte Begriffe, die in indizierten Inhalten und Suchabfragen gefunden wurden. Die Normalisierung ermöglicht den Abgleich basierend auf einem Stammformular, z. B. dem Singular für ein Pluralnomen oder dem Basisformular für ein konjugiertes Verb. Dieses Stammformular wird als bezeichnet Lemma , Und dieser Prozess wird als bezeichnet Lemma-Normalisierung .
Beispiel: Wenn ein Quelldatensatz das konjugierte Verb enthält Verkauf , KI-SucheErweitert den indizierten Begriff um das Lemmaformular Verkaufen Zusätzlich zu Verkauf . Wenn ein Anwender nach dem konjugierten Formular in der Vergangenheit sucht Verkauft , KI-SucheErweitert den Suchabfragebegriff um das Lemmaformular Verkaufen Sowie Verkauft . Da der indizierte Begriff und der Suchabfragebegriff übereinstimmende Formulare enthalten, gibt die Suche des Anwenders zurück Verkauf Datensatz als Ergebnis.
KI-SucheUnterstützt die sprachspezifische Lemmanormalisierung für Brasilianisches Portugiesisch, Niederländisch, Englisch, Französisch, Französisch - Kanada, Deutsch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Portugiesisch, vereinfachtes Chinesisch, Spanisch, Schwedisch und traditionelles Chinesisch .
## Entstauung {#lemma-unicode-normalization-ais__section_cjq_4rg_4rb}
Zusätzlich zur Normalisierung von Lemmas für Deutsch, Koreanisch und Schwedisch , KI-SucheIndiziert zusammengesetzte Wörter und ihre einzelnen Komponentenwörter. Beispiel: Beim Indizieren eines deutschen Datensatzes, der das zusammengesetzte Wort enthält Humanressourcen , KI-SucheIndiziert die Komponentenbegriffe Menschlich Und Ressourcen Zusätzlich zur zusammengesetzten Bedingung.
## Unicode-Normalisierung {#lemma-unicode-normalization-ais__section_udc_mcw_3nb}
KI-Suche Führt eine Unicode-Normalisierung für indizierte Begriffe und Suchabfragebegriffe durch. Diese Normalisierung macht alphabetische Unicode-Glyphen mit ihren nächsten entsprechenden Zeichen durchsuchbar.
Beispiel: Beim Indizieren eines Datensatzes, der den Begriff enthält Fortsetzen , KI-SucheErweitert den Begriff, um auch das Formular ohne Akzent einzuschließen Fortsetzen . Dieser Datensatz wird als Suchergebnis angezeigt, wenn Anwender nach einer der beiden suchen Fortsetzen Oder Fortsetzen .
Die Unicode-Normalisierung umfasst die Phasen NFKD (Kompatibilitätsaufgliederung) und NFKC (Kompatibilitätszusammensetzung). Weitere Informationen zu diesen Normalisierungsformularen finden Sie im Unicode-Standard-Anhang 15, .
## Interaktion mit anderen Suchfunktionen {#lemma-unicode-normalization-ais__section_p3f_wsy_2nb}
Die folgende Tabelle beschreibt Interaktionen zwischen Normalisierung und anderen Suchfunktionen.
{#lemma-unicode-normalization-ais__table_vdr_yd5_fnb__entry__2}
| Funktion | Interaktion mit Lemma und Unicode-Normalisierung |
|-|-|
| [Genius-Ergebnisse](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/WClufc3GeqlJldpled9WIw "Zeigen Sie optional die besten Antworten für eine Suchabfrage als umsetzbare Genius-Ergebniskarten an, die in den Suchergebnissen enthalten sind.") | Suchabfragebegriffe, die von der Lemma- oder Unicode-Normalisierung hinzugefügt wurden, können keine Genius-Ergebniskonfigurationen mit Bedingungsauslöserbedingungen auslösen. |
| [Regeln zur Ergebnisverbesserung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Slb2GoSo5oEJVbKpQh9Xtw "Definieren Sie Regeln mit konfigurierbaren Auslöserbedingungen, um Suchergebnisse für bestimmte Suchen zu erhöhen, zu blockieren oder heraufzustufen. Sie können auch Suchergebnisse für Dokumente verbessern, die Elemente des Anwenderkontexts entsprechen, z. B. Land, Betriebssystem oder Gerätetyp eines Anwenders.") | Ein Suchabfragebegriff, der durch die Lemma- oder Unicode-Normalisierung hinzugefügt wird, kann eine Ergebnisverbesserungsregel auslösen, wenn er mit dem Abfrageauslöser der Regel übereinstimmt. |
| [Stoppwörter](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/StfSwxCwap6E6mu7Xlvang "Stoppwörter entfernen Suchabfragebegriffe, die keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern. Verbessern Sie die Genauigkeit und Relevanz der Suche, indem Sie Stoppwörterbücher konfigurieren und Stoppwörter definieren.") | Wenn ein Suchabfragebegriff als Stoppwort definiert ist, KI-SucheEntfernt diesen Begriff, ohne ihn zu normalisieren. |
| [Synonyme](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/eccbsHSSNDSPDF5oDGlFCg "Synonyme erweitern Suchabfragen, um zusätzliche Begriffe mit entsprechender Bedeutung oder Verwendung einzubeziehen. Verbessern Sie den Rückruf der Suche, indem Sie Synonymwörterbücher konfigurieren und Synonyme definieren.") | Wenn ein Suchabfragebegriff als Synonym definiert ist, KI-SucheNormalisiert es nicht. |
| [Tippfehlerbehandlung](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bPi5UuTd_tThKpXF9CqNyg "KI-Suche Ersetzt falsch geschriebene Suchabfragebegriffe durch Begriffe zur automatischen Korrektur, die aus indizierten Inhalten abgeleitet sind. Konfigurieren Sie Wörterbucheinstellungen für die Tippfehlerbehandlung, um die Ableitung von Begriffen der automatischen Korrektur zu steuern.") | KI-Suche Führt eine Lemma- und Unicode-Normalisierung für automatisch korrigierte Suchabfragebegriffe durch. |
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