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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
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    - xanadu

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - Platform


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# Configurações do modelo de NLU

# Configurações do modelo de 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) 2 min. de leitura

Altere o nome, a descrição ou o limite de confiança do modelo NLU na página Configurações da visão geral do modelo.

Acesse as configurações do modelo navegando até TodosWorkbench de NLUModelos. Selecione a guia da aplicação do seu modelo e, em seguida, o nome do seu modelo. Na visão geral do modelo, selecione a guia Configurações do modelo.

## Configurações do modelo {#nlu-model-settings__section_vyf_d5c_dwb}

Na seção superior da página de configurações do modelo, você pode alterar o nome, a descrição resumida e a área de negócios do modelo. Você não pode mudar o idioma, a finalidade ou o escopo do modelo. Para criar um modelo com uma linguagem, finalidade ou escopo diferente, consulte [Criando modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Mw5boLFBJuneXZwRU6JnEQ "Criar modelos é a primeira etapa para aproveitar Compreensão da linguagem natural (NLU) em suas instâncias. Crie modelos para Virtual Agent e Pesquisa com IA no Workbench de NLU.").

Por padrão, a caixa de seleção Ignorar pontuação está ativa. Ignorar a pontuação faz com que haja menos variância entre as intenções previstas e as pontuações de confiança para enunciados com pontuação um pouco diferente. Para obter melhores resultados, mantenha a caixa de seleção ativa.

## Configurações de limite do modelo {#nlu-model-settings__section_ulz_j5c_dwb}

Aqui você pode ajustar como o limite de confiança funciona no seu modelo.

Um limite é uma pontuação de confiança representada por uma porcentagem. O limite de confiança de um modelo determina quais intenções desse modelo serão previstas para um determinado enunciado. Por exemplo, se o limite do modelo for 65%, uma intenção será prevista para um enunciado somente quando a intenção tiver uma pontuação de confiança de pelo menos 65%. Definir um limite muito baixo pode aumentar os falsos positivos, prevendo intenções que não devem corresponder a um enunciado. Por outro lado, um limite de modelo muito alto pode filtrar as intenções que você deseja que sejam previstas. Encontrar o limite ideal melhora a capacidade do seu modelo de prever as intenções corretamente.  
Existem dois tipos de configurações de limite do modelo:

* Automático - Permite que o sistema escolha o limite de confiança ideal para o seu modelo. O valor é atualizado dinamicamente com base nos resultados de testes. Isso acontece na fase Testar e publicar seu modelo, em que o conjunto de testes padrão do seu modelo é usado.
* Manual - Você pode definir manualmente o limite de confiança. O sistema também pode recomendar um limite melhor para o modelo durante o teste. Você pode optar por aceitar recomendações.
{#nlu-model-settings__ul_bdn_2yy_dwb}

Os modelos pré-criados vêm com um limite ajustado. O limite de confiança em modelos pré-criados foi escolhido especificamente para esse modelo.  
Os resultados de testes incluem uma recomendação de limite do modelo somente se atenderem aos seguintes requisitos:

* O conjunto de testes tem uma pontuação de cobertura de teste de pelo menos 60%, com pelo menos 5 enunciados de teste por intenção. Para obter mais informações, consulte [Criação e gestão de conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/YgaY~s3mslIJCH0Myu2W5Q "Use o conjunto de testes padrão do modelo NLU para testar o desempenho e a precisão do modelo. Gerencie seu conjunto de testes ao longo do tempo criando ou atualizando seu conteúdo no Workbench de NLU.").
* O conjunto de testes tem pelo menos 100 enunciados.
* O modelo não é um modelo pré-criado.
* O limite recomendado teria resultados melhores do que o limite atual.
{#nlu-model-settings__ul_ygl_1zy_dwb}

Os resultados de testes com um limite recomendado contêm um segundo gráfico. O segundo gráfico mostra as porcentagens de previsão com os limites recomendados aplicados.

A aplicação da recomendação de limite pode melhorar as porcentagens de previsão do seu modelo. Selecione Aplicar recomendações para mudar o limite. O sistema treina novamente o modelo automaticamente e os resultados do teste mostram as porcentagens de previsão com o novo limite.