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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 목록 어휘 소스 만들기

# 목록 어휘 소스 만들기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

어휘 출처 역할을 할 단어 또는 구 목록을 만듭니다. 목록 소스의 값은 사용자 발언에서 탐지되면 동의어로 대체됩니다.

## 시작하기 전에

* 플러그인, NLU 워크벤치 코어 플러그인, NLU 공통 모델 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 모두 인스턴스에 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다NLU 워크벤치.
* 필요한 역할: admin 또는 nlu_admin
{#create-static-list-source__ul_shl_vvs_tgb}

## 이 태스크 정보

목록 어휘 소스를 생성하면 모델이 사용자 발언에 표시되는 목록의 모든 대체 값과 실제 값을 해석할 수 있습니다. 모델은 이러한 값을 의도를 예측할 때 제공하는 동의어로 해석합니다.  
주:  
의도 예측 중에 사용자가 제공하는 동의어가 값을 대체합니다. 엔터티 예측 중에 실제 값 또는 대체 값 중 하나가 발언에서 탐지되면 실제 값이 엔터티로 사용됩니다.

이 예제 절차에서는 회사 회의실에 대한 목록 어휘 소스를 만듭니다. 사용자가 부를 수 있는 회의실 및 대체 항목의 이름을 추가합니다. 목록을 만든 후에는 모델에 대한 의도의 발언에 추가합니다. 모델은 의도(예: #BookMeetingRoom)를 해석하고 사용자가 엔터티로 입력한 이름(예: Everest)을 사용합니다.

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두NLU 워크벤치어휘 출처.
2. 내 목록 탭을 클릭합니다.
3. 새 목록 만들기를 클릭합니다.  
4. 참조할 새 목록 생성 창에서 필드를 구성합니다.  
   {#create-static-list-source__table_g13_vfz_d5b__entry__2}

   | 필드 | 설명 |
   |-|-|
   | 처리 | 어휘 출처의 이름입니다. 발언에서 참조하는 데 사용됩니다. |
   | 언어 | 어휘 출처의 언어입니다. 동의어는 같은 언어여야 합니다. |
   | 동의어 | 의도 예측 중에 모델이 사용하는 단어 또는 구입니다. 모델과 동일한 언어로 된 일반적인 단어를 선택합니다. |
   | 유사 항목 일치 사용 | 사용자 발언의 맞춤법이 약간 틀렸을 때 목록의 항목을 일치시키려면 이 상자를 선택합니다. |
   | 대소문자 구분 | 목록의 값이 대소문자를 구분하도록 하려면 이 확인란을 선택합니다. 잘못된 케이스의 발언은 일치하지 않습니다. |
   [ ]

   {#create-static-list-source__table_g13_vfz_d5b}이 예에서는 다음 구성을 사용합니다.
   * 핸들: <kbd class="ph userinput">@meetingroom</kbd>
   * 언어 : <kbd class="ph userinput">한국어 - en</kbd>
   * 동의어: <kbd class="ph userinput">회의실</kbd>
   * 유사 항목 일치 사용: 상자를 선택합니다.
   * 대소문자 구분: 상자를 비워 둡니다.
   {#create-static-list-source__ul_ady_dyh_jsb}

5. 생성을 클릭합니다.  
   목록 어휘 소스 초안이 어휘 소스 화면의 내 목록 섹션에 나타납니다.
6. 목록 어휘 소스의 이름을 클릭합니다.
7. 목록 항목 추가를 클릭합니다.
8. 목록에 값을 입력하고 녹색 확인 표시를 클릭합니다.  

   이 예에서는 <kbd class="ph userinput">Everest</kbd>를 입력합니다.
9. 대체 값 아래의 영역을 두 번 클릭하여 쉼표로 구분된 대체 항목을 추가합니다.  
10. 목록 어휘 소스를 사용할 수 있도록 모델을 교육합니다.

## 다음에 수행할 작업

나머지 휴게실 이름과 대안을 추가합니다.

목록 어휘 소스를 업데이트한 후 모델을 다시 교육해야 합니다. 자세한 내용은 [NLU 모델 교육 및 시도](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/tlDDaIH1fKnyTs~WvSgCdg "모델을 반복적으로 교육하고 시도하여 의도와 엔터티가 검증되고 컴파일되어 모델에 저장되도록 합니다.") 문서를 참조하십시오.

그런 다음 학습 발언에 주석을 달 때 목록 어휘 소스를 사용할 수 있습니다. 핸들과 함께 @ 기호를 사용하여 이 어휘 출처를 참조합니다.