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sourceDocument: Yokohama habilitar IA
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    - Yokohama habilitar IA

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# Configurações do modelo de NLU

# Configurações do modelo de NLU {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
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* Atualizado 30 de jan. de 2025
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 min. de leitura

Mude seu NLUnome, descrição ou limite de confiança do modelo no Configurações página da visão geral do modelo.

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

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

Na seção superior da página de configurações do modelo, você pode mudar o nome do modelo, a descrição resumida e a área de negócios. Não é possível mudar o idioma, a finalidade ou o escopo do modelo. Para criar um modelo com um idioma, finalidade ou escopo diferente, consulte [Criando modelos](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T9CKhw_lK6x7YXQscDfbZg "A criação de modelos é o primeiro passo para aproveitar Compreensão da linguagem natural(NLU) em suas instâncias. Criar modelos para Virtual Agente. Pesquisa com IAem Workbench de NLU.").

Por padrão, o. Ignorar pontuação a caixa de seleção está ativa. Ignorar pontuação faz com que haja menos variação entre intenções previstas e pontuações de confiança para enunciados com pontuação ligeiramente 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 em 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 intenções que você deseja prever. Encontrar o limite ideal melhora a capacidade do seu modelo de prever intenções corretamente.  
Há dois tipos de configurações de limite do modelo:

* Automático - Permitir que o sistema escolha o limite de confiança ideal para o seu modelo. O valor é atualizado dinamicamente com base nos resultados do teste. Isso acontece no Teste e publique seu modelo fase, 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 do teste incluem um 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 do conjunto de testes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/70s0JujHT06peKq1C91kbw "Use o conjunto de testes padrão do seu NLUmodelo 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 retreina automaticamente o modelo e os resultados do teste mostram as porcentagens de previsão com o novo limite.