Natural Language Understanding erkunden

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  • Aktualisiert 31. Juli 2025
  • 1 Minute Lesedauer
  • ServiceNow® Natural Language Understanding( NLU) Stellt eine bereit NLU-Workbench Und NLU Rückschlussservice, den Sie verwenden können, damit das System lernen und auf menschlich geäußerte Absichten reagieren kann. Durch Eingabe von Beispielen in natürlicher Sprache in das System unterstützen Sie es, Wortbedeutungen und Kontexte zu verstehen, damit es Rückschlüsse aus Benutzer- oder Systemaktionen ziehen kann.

    Natural Language Understanding – Übersicht

    Natural Language Understanding (NLU) ist eine Komponente der natürlichen Sprachverarbeitung mit künstlicher Intelligenz rund um die Thematik des Verstehens beim maschinellen Lesen. Predictive Intelligence verwendet NLU, damit das System Wortbedeutungen und Wortkontexte verstehen kann, um Benutzer- oder Systemaktionen abzuleiten.

    Natural Language Understanding – Workflow

    Abbildung : 1. Anwendereingabe-Flow im NLU-Modellerstellungsprozess
    Diese Abbildung zeigt den Anwendereingabefluss im NLU-Modell-Build-Prozess.

    Diese Abbildung zeigt den Anwendereingabefluss im NLU-Modell-Build-Prozess.

    Natural Language Understanding – Vorteile

    Vorteil Funktion Anwender
    Verwenden Sie NLU-Workbench Um Modelle für zu erstellen Virtual Agent Und KI-Suche. NLU-Workbench NLU-Administrator
    Erstellen Sie den Inhalt des Modells, indem Sie Absichten, Entitäten, Vokabular und Testsatzäußerungen hinzufügen. Ihr NLU Der Modellinhalt bestimmt, wie das Modell auf Anwendereingaben reagiert. Modellverwaltung NLU-Administrator
    Fügen Sie einer vorhandenen eine Sprache hinzu NLU Modell durch Übersetzung. Verwenden Sie eine von mehreren Übersetzungsoptionen, um ein sekundäres Modell in einer unterstützten Sprache hinzuzufügen. Modellverwaltung NLU-Administrator
    Virtual Agent Administratoren können auf zugreifen und aktualisieren NLU Modelle aus innerhalb von Virtual Agent-Designer Anwenderoberfläche. Virtual Agent-Integration Virtual Agent-Administrator