---
sourceDocument: Yokohama habilitar IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/yokohama/intelligent-experiences

 Release :

    - yokohama

ft:locale :

    - pt-BR

ft:publication_title :

    - Yokohama habilitar IA

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# Detecção de irrelevância na NLU

# Detecção de irrelevância na NLU {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 5 min. de leitura

Manter Virtual AgentBate-papos focados com detecção de irrelevância. Use o recurso de detecção de irrelevância para treinar seu NLUmodelo para evitar fazer previsões para enunciados que não são relevantes.

## Informações resumidas {#irrelevance-detection-nlu__section_zyx_t43_cyb}

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

Para garantir que os modelos não prevejam uma intenção quando não devem prever, você pode marcar enunciados como <kbd class="ph userinput">Não relevante </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 o. nlu_admin ou administrador Função para acessar a detecção de irrelevância. . nlu_editor A função 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 para Virtual Agentsomente modelos.  
1. Navegar até TudoWorkbench de NLUModelos. . Virtual Agenta guia é aberta por padrão.
2. Role para baixo na lista de Virtual Agentmodelos para Aumente o desempenho do seu modelo seção.
3. Role horizontalmente para localizar o cartão Mantenha os bate-papos focados e selecione o botão correspondente Vá 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/irrelevant-utterances.

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

Há vários métodos para adicionar enunciados ao Detecção de irrelevância :

* . Virtual AgentLog do bate-papo: No Loop de feedback do especialista em Workbench de NLU, quando você revisa um enunciado coletado do Virtual Agentlog de bate-papo, 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. Após a adição, esses enunciados podem ser exibidos como NO_INTENT No loop de feedback do especialista.

  Para obter mais informações sobre Loop de feedback do especialista em NLU, consulte [NLU Loop de feedback do especialista](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/JyP6tcZKTMnNK5m1o~qX2A "Forneça feedback sobre Virtual Agentenunciados de log de bate-papo para ajudar o sistema a aprender continuamente e 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 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 (Pasta de trabalho do Excel) para importar enunciados de treinamento e suas intenções, você pode indicar enunciados irrelevantes deixando a coluna Intenção vazia. Esses enunciados podem ser exibidos como NO_INTENT Em áreas como Ciclo de feedback do especialista e Revisão de conflitos.

  Para obter mais informações sobre como importar enunciados e intenções, consulte [Crie um NLUModelo de um arquivo CSV](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nvjSMEcmmNQZwoddsC_qJw "Carregue um arquivo CSV ou XLSX (Pasta de trabalho do Excel) contendo enunciados e suas intenções para criar um Compreensão da linguagem natural(NLU). Use este método para criar modelos rapidamente 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}

Há 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 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. Em primeiro lugar, enunciados irrelevantes diretamente associados a esse modelo são enviados. Em seguida, 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.

## Revisão 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 enunciados irrelevantes afetam as previsões do modelo, eles são exibidos como conflitos quando se sobrepõem aos enunciados de treinamento.  
Há dois locais em que os conflitos com enunciados irrelevantes são realçados:

* O módulo Revisão de conflitos entre modelos. Para obter mais informações sobre este módulo, consulte [Análise de conflitos entre modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HvZUhgkreb7SfCXdTjJUzA "Identifique intenções conflitantes dentro ou entre modelos para que você possa tomar ações corretivas, resolver esses conflitos e melhorar seus NLUdesempenho do modelo.").  
  Nota:  
  O módulo Revisão de conflitos entre modelos está disponível com o. Workbench de NLU- Aplicação de recursos avançados de ServiceNow® Store. Para obter mais informações, consulte [Recursos avançados do workbench de NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/OLmic9wbA~qmMsNRYYuPUA "Workbench de NLU- Recursos avançados expandem a funcionalidade de Workbench de NLUpara ajudar você a gerenciar e melhorar seus modelos.").
* A guia Conflitos de uma intenção. Para obter mais informações sobre conflitos em uma intenção, consulte [Resolva problemas de intenção](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~z5vjP9yoP5M10kNSeBG5A "Use os cartões de ocorrência para identificar intenções que têm conflitos, precisam de revisão ou precisam de mais enunciados. A resolução de problemas de intenção garante as intenções no Compreensão da linguagem natural(NLU) modelos funcionam corretamente.").

{#irrelevance-detection-nlu__ul_hrg_5xf_2yb}Para fins de revisão de conflitos, enunciados irrelevantes são exibidos como se estivessem em sua própria intenção, nomeados 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, procure 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 teste de um arquivo CSV ou XLSX (Pasta de trabalho do Excel), você pode indicar que um enunciado é irrelevante deixando a coluna Intenção vazia.
* Ao testar modelos em relação a conjuntos de testes, os resultados são considerados Correto se nenhuma intenção for prevista para um enunciado irrelevante.
* Enunciados marcados como <kbd class="ph userinput">Não relevante </kbd>pode ser reatribuído mais tarde. Por exemplo, se uma nova intenção for criada, enunciados irrelevantes existentes poderão ser atribuídos manualmente à nova intenção. Eles então se tornam parte dos enunciados normais de treinamento.

  Para reatribuir um enunciado na detecção de irrelevância, expanda a lista no Intenção corrigida e selecione a intenção apropriada. Certifique-se de selecionar Salvar feedback botão após a reatribuição. Além disso, treine novamente o modelo para incorporar essas atualizações ao modelo.
* 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, elas se aplicam a todos os modelos.
* O treinamento do modelo é necessário incorporar <kbd class="ph userinput">Não relevante </kbd>enunciados. 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.
* Enunciados irrelevantes devem ter conteúdo diferente dos enunciados associados a uma intenção.