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sourceDocument: Yokohama habilitar IA
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    - Yokohama habilitar IA

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# Usando expressões regulares em entidades

# Usando expressões regulares em entidades {#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) 1 min. de leitura

Saiba como usar expressões regulares no NLUentidades para estabelecer padrões que ajudam o sistema a localizar, corresponder e gerenciar texto.

As entidades de padrão usam expressões regulares (regex) para corresponder a qualquer padrão de texto, como o formato de um endereço de e-mail, um número de telefone ou um ID de incidente ou caso.  
Nota:  
ServiceNow Usa e oferece suporte exclusivamente a regex Java e não a outras opções de fornecedor, como regex Perl.

## Exemplos de regex {#using-regular-expressions-nlu__section_bfz_fbx_nhb}

Para obter um exemplo completo de código regex usado em uma entidade de padrão, consulte [Crie uma entidade de padrão](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZjcNXQltuAwE96xHLUDZHQ "Crie uma entidade de padrão a partir de uma palavra ou frase com padrões repetíveis, como endereços de e-mail e números de telefone. Esses padrões ajudam o sistema a reconhecer enunciados semelhantes com base nos padrões.").

Os quatro exemplos a seguir fornecem o formato e o código regex para diferentes entidades de padrão.  

Artigo da Base de Conhecimento
:   Os artigos da Base de conhecimento da ServiceNow (KB) usam o formato KB1234567 . O código regex é Base de conhecimento (7) , em que BASE DE CONHECIMENTO registro da base de conhecimento e. d (7) 7 dígitos.

Número do caso
:   As tarefas de caso usam o formato CS1234567 . O código regex é (7) onde CS registro de caso e. d (7) 7 dígitos.

Endereço de e-mail
:   Os endereços de e-mail usam o formato name@servicenow.com . O código regex é \[A-zA-zA-Z0-9\&\*/_.)\[a-zA-zA-Z0-9-\].\[a-zA-zA-Z0-9-. , que oferece suporte a estes formatos: name@servicenow.com e. name@servicenow.co.in .

Número de telefone
:   Os números de telefone dos Estados Unidos usam o formato 555-123-4567 . O código regex é (10 4)\|(?: (3)-) (2) (4)\| (3)) (3)-?) , que oferece suporte a estes formatos: 5108882062 , 510-888-2062 e. (510)888-2062 .

## Recursos Regex {#using-regular-expressions-nlu__section_rbt_dtd_b3b}

Para obter mais informações sobre expressões regulares, consulte os links externos a seguir.

* [Expressões regulares Java](https://www.tutorialspoint.com/java/java_regular_expressions.htm)
* [Java Regular Expression Tester](https://www.freeformatter.com/java-regex-tester.html#documentation)
* [Padrão (plataforma Java SE7)](https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/regex/Pattern.html)
* [Java regex correspondem a abreviações](https://blog.softhints.com/java-regex-extract-abbriviations/)
{#using-regular-expressions-nlu__ul_tkw_5vr_b3b}
**Tarefas relacionadas**   

* [Crie uma entidade simples](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/30NlYIr4cL6C39Hexy9Quw "Crie uma ou mais entidades simples a partir de palavras em seus exemplos de enunciado. Uma entidade é um objeto ou contexto de uma ação.")
* [Crie uma entidade mapeada](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/6w2WRnq65gxxeNo6BI1hQw "Crie uma entidade mapeada para uma origem de vocabulário ou para uma lista de valores criados manualmente para a entidade. As entidades mapeadas podem ajudar a fornecer vários valores que o modelo pode usar como contexto ao interpretar enunciados.")
* [Crie uma entidade de padrão](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZjcNXQltuAwE96xHLUDZHQ "Crie uma entidade de padrão a partir de uma palavra ou frase com padrões repetíveis, como endereços de e-mail e números de telefone. Esses padrões ajudam o sistema a reconhecer enunciados semelhantes com base nos padrões.")
* [Crie uma entidade derivada do sistema](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/NGC86Z6rWNxPp_eau8XQpQ "Crie uma entidade personalizada derivada de uma entidade do sistema padrão, como data, hora, duração ou local.")
* [Crie uma entidade aberta](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/i3ZnclHNZFIXFLFp~nGCVQ "Use uma entidade aberta quando quiser melhorar a precisão da previsão de intenção. As entidades abertas ajudam seu modelo a se concentrar no contexto dos enunciados.")
* [Entidades de importação](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/m_sDH1W_rgirgMvviUPjBA "Reutilize entidades que você criou em outras Compreensão da linguagem natural(NLU) modelos. A importação de entidades economiza tempo e ajuda a melhorar as intenções em seu modelo.")