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

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    - xanadu

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - Platform


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# Vocabulário de NLU

# Vocabulário 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) 4 min. de leitura

Use NLU itens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer as várias maneiras pelas quais os usuários expressam suas solicitações. Use origens de vocabulário para ajudar o sistema a reconhecer objetos em tabelas ou listas, como nomes de salas de conferência ou itens do catálogo.

## Uso e contexto do vocabulário {#using-nlu-vocabulary__section_l2j_rdr_1nb}

O vocabulário ajuda seu modelo com as várias palavras e frases que ele pode encontrar dos usuários. Como os humanos não são computadores, eles podem criar maneiras diferentes de dizer a mesma coisa. Por exemplo, se um usuário inserir um acrônimo em vez da frase completa, o sistema poderá prever a intenção correta usando o contexto no enunciado. No entanto, ao definir o acrônimo com um item de vocabulário, você aumenta o nível de confiança do modelo e a capacidade de prever as intenções corretamente.

Os itens de vocabulário cobrem as palavras ou frases variadas que podem aparecer em enunciados. Os itens de vocabulário são mapeados para os sinônimos que você fornece, para previsão de intenção. Isso ajuda o sistema a reconhecer as várias maneiras pelas quais os usuários expressam suas solicitações e, ao mesmo tempo, garante a consistência, a confiança e a precisão das previsões.

## Tipos de item de vocabulário {#using-nlu-vocabulary__section_fjt_zbv_mlb}

NLU fornece os seguintes tipos de vocabulário que você pode usar para criar e configurar um item de vocabulário. {#using-nlu-vocabulary__table_k3t_dzw_h5b__entry__2}

| Tipo | Definição |
|-|-|
| Normal | Uma palavra ou frase que não é comumente conhecida, como um termo ou acrônimo específico de negócio ou setor. O vocabulário regular não diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto, todas as variações de maiúsculas e minúsculas serão capturadas pelo vocabulário criado. Consulte [Criar um item de vocabulário regular](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Gj~J9kP1HSsHOhfIBvf4UQ "Adicione uma palavra ou frase que os usuários possam usar e corresponda esse item de vocabulário a um sinônimo. Seu modelo usa o sinônimo durante a previsão de intenção."). |
| Padrão | Uma expressão regular (regex) que pode capturar formatos específicos, como endereços de e-mail e números de telefone. Consulte [Criar um item de vocabulário padrão](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nlmnP6lR_dB3xdSKCf6gZQ "Use a codificação de expressão regular (regex) para estabelecer um formato padrão para itens de vocabulário, como endereços de e-mail, números de telefone e convenções de nomenclatura de registro. Você pode criar seus próprios padrões para os dados de vocabulário em sua instância."). |
[ ]

{#using-nlu-vocabulary__table_k3t_dzw_h5b}

## Fontes de vocabulário {#using-nlu-vocabulary__section_jzy_zjp_knb}

Você também pode usar origens de vocabulário para abranger vários objetos que os usuários podem solicitar. Itens de vocabulário e fontes de vocabulário diferem em seu uso:

* Use um item de vocabulário para uma palavra, frase ou padrão individual que possa ser facilmente mapeado para um único sinônimo para o modelo usar.
* Use uma origem de vocabulário para fazer referência a uma tabela ou lista ServiceNow para que todos os valores possam ser substituídos pelo único sinônimo definido. As fontes de vocabulário podem ser reutilizadas em todos os seus modelos de NLU.
{#using-nlu-vocabulary__ul_rs5_1vl_nrb}

Use origens de vocabulário quando os enunciados do usuário se referirem a objetos em um conjunto. As origens podem ser referenciadas a partir de uma lista de valores de uma tabela ServiceNow ou de uma lista estática que você define, como uma lista de itens do catálogo ou salas de conferência. Depois de criar e salvar essas origens, você pode usar o símbolo @ para especificá-las em enunciados de treinamento. Você também pode usar essas origens como valores de entidade.

Por exemplo, digamos que você já tenha uma lista de todas as salas de conferência do seu escritório. Você pode criar uma origem de vocabulário para fazer referência a essa lista em vez de digitar o nome de cada sala de conferência nos enunciados de treinamento da intenção.

Para criar origens de vocabulário, consulte [Criar uma origem de vocabulário de tabela](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4k0YC~KfL~qmteok3xxvTQ "Use os valores de uma tabela ServiceNow como uma origem de vocabulário. Seus modelos Compreensão da linguagem natural (NLU) usam o sinônimo fornecido para interpretar enunciados que contêm valores dos campos de origem escolhidos da tabela.") e [Criar uma origem de vocabulário de lista](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NI__FnIjtjBL~oi_2l~9Lg "Crie uma lista de palavras ou frases para atuar como uma fonte de vocabulário. Os valores na origem da lista serão substituídos pelo sinônimo se forem detectados em um enunciado do usuário.").

## Uso de vocabulário em relação a uma intenção {#using-nlu-vocabulary__section_gbf_vt1_bnb}

Aqui está um exemplo de como uma intenção pode interagir com o vocabulário em seus exemplos de enunciado.  
Nota:  
No vocabulário NLU, o sinônimo substitui o vocabulário que aparece no enunciado.
{#using-nlu-vocabulary__table_rn1_r4s_pwb__entry__2}

| Enunciado | Problema e solução |
|-|-|
| "Preciso acessar o sfcrm" | * Problema: o sistema não reconhece o acrônimo sfcrme, portanto, não pode prever a intenção com precisão. * Solução: adicione sfcrm como um item de vocabulário regular e forneça um sinônimo, como software de CRM. {#using-nlu-vocabulary__ul_mfn_1ps_pwb} |
| "Preciso instalar o Word" | * Problema: a palavra do termo é muito comum e não indica necessariamente um produto de software. O termo instalar pode fornecer um contexto útil, mas a pontuação de confiança pode ser muito baixa para prever a intenção OrderSoftware. * Solução: crie um item de vocabulário padrão com um regex para Wordem maiúscula, para que o sistema possa reconhecê-lo como um produto de software. Essa restrição adicionada torna mais provável que a intenção OrderSoftware seja prevista. Nota: Para extrair o nome do software específico a ser usado em um tópico de conversa do Virtual Agent, anote-o como uma entidade no enunciado. {#using-nlu-vocabulary__ul_nms_kps_pwb} |
[Tabela 1. Intenção: OrderSoftware]

{#using-nlu-vocabulary__table_rn1_r4s_pwb}

Use uma única palavra ou frase curta como sinônimo para obter melhores resultados. Você pode mapear vários itens de vocabulário para um sinônimo. Não mapeie um item de vocabulário para vários sinônimos.

Para obter mais contexto e exemplos, consulte [Criar uma intenção NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~evy5RPs2LOq2I5qg5unGg "Crie uma intenção para o modelo Compreensão da linguagem natural (NLU). As intenções fornecem ao seu modelo uma ação do sistema a ser executada quando ele recebe a entrada do usuário.").

## Um exemplo de Regex para um item de vocabulário padrão {#using-nlu-vocabulary__section_aqg_ygv_mlb}

Digamos que você queira usar um item de vocabulário para identificar o acrônimo ITe mapeá-lo para o sinônimo tecnologia da informação.

Itens de vocabulário regulares não diferenciam maiúsculas de minúsculas por padrão. Isso significa que um item de vocabulário regular corresponderia ao acrônimo IT e à palavra comum it. Então você decide usar um item de vocabulário padrão.

O padrão regex que você pode usar é <kbd class="ph userinput">\bIT\b</kbd>. O <kbd class="ph userinput">\b</kbd> é um marcador de limite de palavra. Isso garante que o padrão não corresponda a ITSM ou JIT, por exemplo. A diferenciação de maiúsculas e minúsculas padrão dos itens de vocabulário padrão significa que <kbd class="ph userinput">\bIT\b</kbd> não corresponderia à palavra comum it.

Detalhes do Regex: você pode desativar a diferenciação de maiúsculas e minúsculas em um padrão usando <kbd class="ph userinput">(?i)</kbd>. Você pode encerrar esse modo usando um sinal de menos como em <kbd class="ph userinput">(?-i)</kbd>. Por exemplo, <kbd class="ph userinput">(?i)te(?-i)st</kbd> deve corresponder a test e Test, mas não a teST ou TEST.

Para obter mais informações, consulte [Como usar expressões regulares em entidades](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lUt858m8kKrbCY_7oytUew "Aprenda a usar expressões regulares em suas entidades NLU para estabelecer padrões que ajudam o sistema a localizar, corresponder e gerenciar texto.").
* **[Criar um item de vocabulário regular](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Gj~J9kP1HSsHOhfIBvf4UQ)**   
  Adicione uma palavra ou frase que os usuários possam usar e corresponda esse item de vocabulário a um sinônimo. Seu modelo usa o sinônimo durante a previsão de intenção.
* **[Criar um item de vocabulário padrão](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nlmnP6lR_dB3xdSKCf6gZQ)**   
  Use a codificação de expressão regular (regex) para estabelecer um formato padrão para itens de vocabulário, como endereços de e-mail, números de telefone e convenções de nomenclatura de registro. Você pode criar seus próprios padrões para os dados de vocabulário em sua instância.
* **[Criar uma origem de vocabulário de lista](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NI__FnIjtjBL~oi_2l~9Lg)**   
  Crie uma lista de palavras ou frases para atuar como uma fonte de vocabulário. Os valores na origem da lista serão substituídos pelo sinônimo se forem detectados em um enunciado do usuário.
* **[Criar uma origem de vocabulário de tabela](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4k0YC~KfL~qmteok3xxvTQ)**   
  Use os valores de uma tabela ServiceNow como uma origem de vocabulário. Seus modelos Compreensão da linguagem natural (NLU) usam o sinônimo fornecido para interpretar enunciados que contêm valores dos campos de origem escolhidos da tabela.
* **[Sincronizar uma origem de vocabulário de tabela](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wE0zdzEisBT92Webxgf~9Q)**   
  Sincronize as origens de vocabulário da tabela para obter as mudanças mais recentes na tabela de origem ServiceNow. A sincronização das origens de vocabulário garante que os modelos NLU tenham os valores mais recentes ao prever as intenções.
* **[Vocabulário pré-criado](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/v~_WBu1_oXRN~XXens2kcA)**   
  Use ServiceNow® vocabulário pré-criado para termos de software e hardware para que o sistema reconheça suas múltiplas variações nos enunciados.

**Tarefas relacionadas**   

* [Criar uma intenção NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~evy5RPs2LOq2I5qg5unGg "Crie uma intenção para o modelo Compreensão da linguagem natural (NLU). As intenções fornecem ao seu modelo uma ação do sistema a ser executada quando ele recebe a entrada do usuário.")