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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - platai

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    - Platform


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# Detecção de irrelevância no NLU

# Detecção de irrelevância no NLU {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
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* Atualizado 1 de ago. de 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 5 min. de leitura

Mantenha o foco nos Virtual Agent bate-papos com a detecção de irrelevância. Use o recurso de detecção de irrelevância para treinar seu modelo NLU para evitar fazer previsões de enunciados que não são relevantes.

## Informações de resumo {#irrelevance-detection-nlu__section_zyx_t43_cyb}

O recurso de detecção de irrelevância melhora a precisão da previsão dos modelos NLU, treinando-os para ignorar determinados enunciados. Esses enunciados de seus usuários podem não se aplicar a nenhuma intenção, portanto, não devem obter nenhuma previsão.

Para garantir que os modelos não prevejam uma intenção quando não deveriam, você pode marcar enunciados como <kbd class="ph userinput">Não relevantes</kbd>. Esses enunciados marcados são incluídos como parte do treinamento do modelo. Quando o modelo publicado encontra enunciados semelhantes de seus usuários, nenhuma intenção é correspondida ou prevista.

A tabela de detecção de irrelevância é onde você pode gerenciar enunciados marcados como <kbd class="ph userinput">Não relevante</kbd>.

## Funções, uso e navegação {#irrelevance-detection-nlu__section_atx_jv3_cyb}

Use a função nlu_admin ou admin para acessar a detecção de irrelevância. A função nlu_editor também pode acessar a Detecção de irrelevância, mas deve ser atribuída a um modelo para editar o conteúdo desse modelo.

A detecção de irrelevância está disponível somente para modelos Virtual Agent.  
1. Navegar até TodosWorkbench de NLUModelos. A guia Virtual Agent é aberta por padrão.
2. Role para baixo na lista de modelos Virtual Agent até a seção Aumente o desempenho do seu modelo.
3. Role horizontalmente para localizar o cartão Manter os bate-papos em focoe selecione o botão Ir para detecção de irrelevância.

{#irrelevance-detection-nlu__ol_wt1_x2v_cyb}  
Nota:  
O URL da instância deste recurso é\<instance-name\> .servicenow.com/now/nlu-workbench/irrelevante-utterances.

## Como adicionar enunciados à detecção de irrelevância {#irrelevance-detection-nlu__section_sxc_mp3_cyb}

Existem vários métodos para adicionar enunciados à detecção de irrelevância:

* O log de bate-papo Virtual Agent : no Ciclo de feedback de especialista em Workbench de NLU, ao revisar um enunciado coletado do log de bate-papo Virtual Agent, você pode marcá-lo como <kbd class="ph userinput">Não relevante</kbd>. O sistema perguntará se deve ser irrelevante para um modelo específico ou para todos os modelos. Depois de adicionar, esses enunciados podem ser exibidos como NO_INTENT no Ciclo de feedback de especialista.

  Para obter mais informações sobre o Ciclo de feedback de especialista em NLU, consulte [NLU Ciclo de feedback de especialista](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r1UGUvpXo1LzztxLLX5vwA "Forneça feedback sobre Virtual Agent enunciados de log de bate-papo para ajudar o sistema a aprender continuamente e a prever melhor a entrada do usuário.").

  Esses enunciados têm uma origem de logs de bate-papo do VA na tabela de detecção de irrelevância.
* Entrada manual: em Detecção de irrelevância, digite seu enunciado no campo Digite enunciados aqui e selecione Adicionar. O sistema perguntará se deve ser irrelevante para um modelo específico ou para todos os modelos.

  Esses enunciados têm uma Origem de Manual na tabela de detecção de irrelevância.
* Importação: ao usar um arquivo CSV ou XLSX (Livro do Excel) para importar enunciados de treinamento e suas intenções, você pode indicar enunciados irrelevantes deixando a coluna Intenção em branco. Esses enunciados podem ser exibidos como NO_INTENT em áreas como Ciclo de feedback de especialista e Revisão de conflitos.

  Para obter mais informações sobre como importar enunciados e intenções, consulte [Criar um modelo NLU a partir de um arquivo CSV](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NEnf2Cv9ZdKllGWPeTr4vA "Carregue um arquivo CSV ou XLSX (Livro do Excel) que contém enunciados e suas intenções para criar um modelo Compreensão da linguagem natural (NLU). Use este método para criar rapidamente modelos a partir de seus dados ou de outros modelos exportados.").

  Esses enunciados têm uma Origem de Manual na tabela de detecção de irrelevância.

## Comportamento de enunciados irrelevantes {#irrelevance-detection-nlu__section_uxc_vr3_cyb}

Existem dois tipos de enunciados irrelevantes: aqueles associados a um modelo específico ou aqueles irrelevantes a qualquer modelo. Um modelo pode ter no máximo 200 enunciados irrelevantes associados a ele.

A seguir estão os detalhes de como esses dois tipos e o máximo de 200 contagens interagem.

Quando um modelo é enviado para treinamento, no máximo 200 enunciados irrelevantes são enviados com ele. Primeiro, enunciados irrelevantes diretamente associados a esse modelo são enviados. Em seguida, os enunciados designados como não relevantes para nenhum modelo são enviados. O total desses tipos não excede 200.

Se um modelo tiver 200 enunciados irrelevantes associados a ele e um novo enunciado irrelevante for adicionado, o enunciado mais antigo do modelo será descartado. O novo enunciado irrelevante pode ser de qualquer tipo (não relevante para o modelo específico ou não relevante para nenhum modelo).

Um modelo não pode ter mais enunciados irrelevantes do que enunciados de treinamento normais.

## Análise de conflitos {#irrelevance-detection-nlu__section_y2h_zs3_cyb}

Se um enunciado for marcado como irrelevante e houver um enunciado semelhante em uma intenção, o modelo não fará uma previsão para esse enunciado. Em outras palavras, enunciados irrelevantes têm precedência sobre enunciados de treinamento.
Como os enunciados irrelevantes afetam as previsões do modelo, eles são exibidos como conflitos quando se sobrepõem aos enunciados de treinamento.  
Existem dois locais onde os conflitos com enunciados irrelevantes são realçados:

* O módulo Análise de conflitos entre modelos. Para obter mais informações sobre este módulo, consulte [Análise de conflitos entre modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/2Qs8Ew_6bq4vRujKm4i2VA "Identifique intenções conflitantes nos modelos ou entre eles para que você possa realizar ações corretivas, resolver esses conflitos e melhorar o desempenho do modelo NLU.").  
  Nota:  
  O módulo Análise de conflitos entre modelos está disponível com a aplicação Workbench de NLU - Recursos avançados de ServiceNow® Store. Para obter mais informações, consulte [Recursos avançados do workbench de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OlDzqcTOU6xU82shYsmEzw "Workbench de NLU - Recursos avançados expande a funcionalidade de Workbench de NLU para ajudá-lo a gerenciar e melhorar seus modelos.").
* A guia Conflitos de uma intenção. Para obter mais informações sobre conflitos em uma intenção, consulte [Resolver problemas de intenção](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bxL9vhXiUOoX7kVVot1MOQ "Use os cartões de problema para identificar intenções que têm conflitos, precisam de revisão ou precisam de mais enunciados. A resolução de problemas de intenção garante que as intenções em seus modelos Compreensão da linguagem natural (NLU) funcionem corretamente.").

{#irrelevance-detection-nlu__ul_hrg_5xf_2yb}Para fins de revisão de conflitos, os enunciados irrelevantes são exibidos como se estivessem em sua própria intenção, chamada NO_INTENT.

Observe que enunciados irrelevantes não podem ser editados ou excluídos na página de conflito. Copie o enunciado irrelevante da página de conflito para a página de detecção de irrelevância para modificar ou excluir o enunciado.

## Mais informações {#irrelevance-detection-nlu__section_tnk_ht3_cyb}

* Em conjuntos de testes, tente incluir cerca de 10% dos enunciados de teste como irrelevantes. Isso ajuda a avaliar como seu modelo lida com enunciados que não devem ter uma intenção prevista. Ao importar enunciados de treinamento ou de teste de um arquivo CSV ou XLSX (livro do Excel), você pode indicar que um enunciado é irrelevante deixando a coluna Intenção em branco.
* Ao testar modelos em relação a conjuntos de testes, os resultados serão considerados corretos se nenhuma intenção for prevista para um enunciado irrelevante.
* Os enunciados marcados como <kbd class="ph userinput">Não relevantes</kbd> podem ser reatribuídos posteriormente. Por exemplo, se uma nova intenção for criada, os enunciados irrelevantes existentes poderão ser atribuídos manualmente à nova intenção. Em seguida, eles se tornam parte dos enunciados de treinamento normais.

  Para reatribuir um enunciado na detecção de irrelevância, expanda a lista na coluna Intenção corrigida e selecione a intenção apropriada. Certifique-se de selecionar o botão Salvar feedback após a reatribuição. Certifique-se também de retreinar o modelo para incorporar essas atualizações a ele.
* Enunciados irrelevantes não estão associados a intenções específicas em um modelo. Eles estão associados a um modelo ou marcados como não relevantes para nenhum modelo.
* Os enunciados marcados como não relevantes para nenhum modelo são enviados como parte dos dados de treinamento de cada modelo. Em outras palavras, eles se aplicam a todos os modelos.
* O treinamento do modelo é necessário para incorporar enunciados <kbd class="ph userinput">não relevantes</kbd>. O treinamento de qualquer modelo adiciona enunciados recém-marcados a todos os modelos.
* Os enunciados podem ser excluídos ou editados na tabela de detecção de irrelevância.
* Os enunciados irrelevantes devem ter um conteúdo diferente dos enunciados associados a uma intenção.