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sourceDocument: Australie : activer l’IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/intelligent-experiences
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- Australie : activer l’IA
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# Vocabulaire NLU
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* Rversion finale: Australia
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* Mis à jour 21 avr. 2026
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*  4 minutes de lecture
Utilisez NLU des éléments de vocabulaire pour aider le système à reconnaître les différentes façons dont vos utilisateurs expriment leurs demandes. Utilisez des sources de vocabulaire pour aider le système à reconnaître les objets dans les tables ou les listes, tels que les noms de salles de conférence ou les éléments de catalogue.
## Utilisation du vocabulaire et contexte {#using-nlu-vocabulary__section_l2j_rdr_1nb}
Le vocabulaire aide votre modèle avec les différents mots et expressions qu'il peut rencontrer de la part de vos utilisateurs. Comme les humains ne sont pas des ordinateurs, ils peuvent trouver différentes façons de dire la même chose. Par exemple, si un utilisateur saisit un acronyme plutôt que la phrase complète, le système peut être en mesure de prédire l'intention correcte en utilisant le contexte dans l'énoncé. Toutefois, en définissant l'acronyme à l'aide d'un élément de vocabulaire, vous augmentez le niveau de confiance du modèle et sa capacité à prédire correctement les intentions.
Les éléments de vocabulaire couvrent les différents mots ou expressions qui peuvent apparaître dans les énoncés. Les éléments de vocabulaire sont mappés aux synonymes que vous fournissez, pour la prédiction d'intention. Cela aide le système à reconnaître les différentes façons dont vos utilisateurs expriment leurs demandes, tout en garantissant la cohérence, la confiance et la précision des prédictions.
## Types d'éléments de vocabulaire {#using-nlu-vocabulary__section_fjt_zbv_mlb}
NLU fournit les types de vocabulaire suivants que vous pouvez utiliser pour créer et configurer un élément de vocabulaire. {#using-nlu-vocabulary__table_k3t_dzw_h5b__entry__2}
| Type | Définition |
|-|-|
| Régulier | Mot ou expression peu connu, tel qu'un terme ou un acronyme spécifique à une entreprise ou à un secteur. Le vocabulaire régulier est insensible à la casse, de sorte que toutes les variations de casse seront capturées par le vocabulaire que vous créez. Consultez [Créer un élément de vocabulaire régulier](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/89j1nyYMJtZ5gsKq2GMBdg "Ajoutez un mot ou une expression que vos utilisateurs peuvent utiliser et associez cet élément de vocabulaire à un synonyme. Votre modèle utilise le synonyme lors de la prédiction d’intention."). |
| Modèle | Expression régulière (regex) qui peut capturer des formats spécifiques tels que des adresses e-mail et des numéros de téléphone. Consultez [Créer un élément de vocabulaire de modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/isfdEU8oDl6J29OXyA5Jeg "Utilisez le codage d’expression régulière (regex) pour établir un format de modèle pour les éléments de vocabulaire tels que les adresses e-mail, les numéros de téléphone et les conventions de dénomination d’enregistrement. Vous pouvez créer vos propres modèles pour les données de vocabulaire de votre instance."). |
[ ]
{#using-nlu-vocabulary__table_k3t_dzw_h5b}
## Sources de vocabulaire {#using-nlu-vocabulary__section_jzy_zjp_knb}
Vous pouvez également utiliser des sources de vocabulaire pour couvrir divers objets que vos utilisateurs peuvent demander. Les éléments de vocabulaire et les sources de vocabulaire diffèrent dans leur utilisation :
* Utilisez un élément de vocabulaire pour un mot, une expression ou un modèle individuel qui peut facilement être mappé à un synonyme unique que le modèle doit utiliser.
* Utilisez une source de vocabulaire pour référencer une table ou une ServiceNow liste afin que toutes les valeurs puissent être remplacées par le synonyme unique que vous définissez. Les sources de vocabulaire peuvent être réutilisées dans tous vos modèles NLU.
{#using-nlu-vocabulary__ul_rs5_1vl_nrb}
Utilisez des sources de vocabulaire lorsque vos énoncés utilisateur font référence à des objets d'un ensemble. Les sources peuvent être référencées à partir d'une liste de valeurs d'une ServiceNow table ou d'une liste statique que vous définissez, telle qu'une liste d'éléments de catalogue ou de salles de conférence. Une fois que vous avez créé et enregistré ces sources, vous pouvez utiliser le symbole @ pour les spécifier dans les énoncés de formation. Vous pouvez également utiliser ces sources comme valeurs d'entité.
Par exemple, supposons que vous ayez déjà une liste de toutes les salles de conférence de votre bureau. Vous pouvez créer une source de vocabulaire pour référencer cette liste plutôt que de taper chaque nom de salle de conférence dans les énoncés de formation de votre intention.
Pour créer des sources de vocabulaire, reportez-vous à et [Créer une source de vocabulaire de table](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/odPlku583drHW7ZuZ6cRlg "Utilisez les valeurs d’une ServiceNow table comme source de vocabulaire. Vos Compréhension du langage naturel modèles (NLU) utilisent le synonyme que vous avez fourni pour interpréter les énoncés qui contiennent des valeurs des champs sources choisis de la table.")[Créer une source de vocabulaire de liste](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_iSJqUjXTF34gqQkdmEaGw "Créez une liste de mots ou d’expressions pour servir de source de vocabulaire. Les valeurs de la source de liste sont remplacées par le synonyme si elles sont détectées dans un énoncé de l’utilisateur.").
## Utilisation du vocabulaire par rapport à une intention {#using-nlu-vocabulary__section_gbf_vt1_bnb}
Voici un exemple de la façon dont une intention peut interagir avec le vocabulaire dans ses exemples d'énoncés.
Remarque :
Dans le vocabulaire NLU, le synonyme remplace le vocabulaire qui apparaît dans l'énoncé.
{#using-nlu-vocabulary__table_rn1_r4s_pwb__entry__2}
| Énoncé | Problème et solution |
|-|-|
| \<\< J'ai besoin d'accéder à SFCRM \>\> | * Problème : le système ne reconnaît pas l'acronyme sfcrm et ne peut donc pas prédire avec précision l'intention. * Solution : Ajoutez sfcrm comme élément de vocabulaire régulier et fournissez un synonyme tel que logiciel CRM. {#using-nlu-vocabulary__ul_mfn_1ps_pwb} |
| \<\< Je dois installer Word \>\> | * Problème : le terme mot est très courant et n'indique pas nécessairement un produit logiciel. Le terme installation peut fournir un contexte utile, mais le score de confiance peut être trop faible pour prédire l'intention de OrderSoftware . * Solution : créez un élément de vocabulaire de modèle avec une regex pour Word en majuscule, afin que le système puisse le reconnaître en tant que produit logiciel. Cette contrainte supplémentaire augmente la probabilité que l'intention OrderSoftware soit prévue. Remarque : Pour extraire le nom de logiciel spécifique à utiliser dans une rubrique de conversation d'Agent virtuel, annotez-le en tant qu'entité dans l'énoncé. {#using-nlu-vocabulary__ul_nms_kps_pwb} |
[Tableau 1. Intention : OrderSoftware]
{#using-nlu-vocabulary__table_rn1_r4s_pwb}
Utilisez un mot unique ou une courte phrase comme synonyme pour de meilleurs résultats. Vous pouvez mapper plusieurs éléments de vocabulaire à un seul synonyme. Ne mappez pas un élément de vocabulaire à plusieurs synonymes.
Pour plus de contexte et d'exemples, reportez-vous à .[Créer une intention NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/N0UvAU9BDM47lwDjSOB8Ug "Créez une intention pour votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU). Les intentions fournissent à votre modèle une action système à effectuer lorsqu’il reçoit une entrée de l’utilisateur.")
## Exemple Regex pour un élément de vocabulaire de modèle {#using-nlu-vocabulary__section_aqg_ygv_mlb}
Supposons que vous souhaitiez utiliser un élément de vocabulaire pour identifier l'acronyme IT et le mapper au synonyme technologie de l'information.
Les éléments de vocabulaire habituels sont insensibles à la casse par défaut. Cela signifie qu'un élément de vocabulaire ordinaire correspondrait à la fois à l'acronyme IT et au mot commun it. Vous décidez donc d'utiliser un élément de vocabulaire de schéma.
Le modèle regex que vous pouvez utiliser est \bIT\b. Le \b est un marqueur de limite de mot. Cela garantit que le modèle ne correspondra pas à ITSM ou JIT, par exemple. La sensibilité à la casse par défaut des éléments de vocabulaire de modèle signifie que \bIT\b ne correspond pas au mot commun it.
Détails regex : vous pouvez désactiver la sensibilité à la casse dans un modèle à l'aide de ( ?i). Vous pouvez mettre fin à ce mode en utilisant un signe moins comme dans ( ?-i). Par exemple, ( ?i)te( ?-i)st doit correspondre à la fois à test et TEst, mais pas à teST ou TEST.
Pour plus d'informations, consultez [Utilisation d'expressions régulières dans les entités](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7avDCERlFz1z2fzJ5eaBWw "Découvrez comment utiliser des expressions régulières dans vos NLU entités pour établir des modèles qui aident le système à localiser, faire correspondre et gérer le texte.").
**Tâches associées**
* [Créer une intention NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/N0UvAU9BDM47lwDjSOB8Ug "Créez une intention pour votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU). Les intentions fournissent à votre modèle une action système à effectuer lorsqu’il reçoit une entrée de l’utilisateur.")