L’objectif principal d’un corpus de mots est de déduire des données textuelles pour l’entraînement de votre NLU modèle. Si vous utilisez un corpus de mots dans une solution, vous devez le spécifier pour la formation dans la phase de définition de la solution d’une solution. Un corpus de mots formé peut être réutilisé entre les solutions et les options.

Vous pouvez utiliser un corpus de mots pour comparer un texte d’enregistrement similaire dans une table ou dans plusieurs tables. Un corpus de mots peut également être utile dans d’autres scénarios, tels que le regroupement, où vous regroupez des enregistrements similaires pour analyse, réutilisation ou révision des données. Les éléments que vous ajoutez à votre corpus doivent être spécifiques à votre entreprise et à votre secteur d’activité afin que vous puissiez les réutiliser dans d’autres solutions de similarité ou de regroupement et les appliquer à divers cas d’utilisation.

Dans cet exemple de procédure, vous travaillez sur des enregistrements d’incidents et vous souhaitez localiser les articles de la base de connaissances pertinents qui pourraient fournir des résolutions à ces tickets d’incidents. Votre objectif ici est de créer un corpus de mots que vous pouvez appliquer à une nouvelle solution de similarité qui compare les incidents actifs aux articles publiés de la base de connaissances.