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sourceDocument: 요코하마 AI 활성화
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    - yokohama

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    - 요코하마 AI 활성화

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    - Platform


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# 엔터티에서 정규 표현식 사용

# 엔터티에서 정규 표현식 사용 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Yokohama
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* 업데이트 날짜 2025년 01월 30일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

엔터티에서 NLU 정규식을 사용하여 시스템에서 텍스트를 찾고, 일치시키고, 관리하는 데 도움이 되는 패턴을 설정하는 방법에 대해 알아봅니다.

패턴 엔터티는 정규 표현식(regex)을 사용하여 이메일 주소, 전화 번호, 인시던트 또는 케이스 ID의 형식과 같은 텍스트 패턴을 일치시킵니다.  
주:  
ServiceNow 는 Perl 정규 표현식과 같은 다른 벤더 옵션이 아닌 Java 정규 표현식만 사용하고 지원합니다.

## 정규 표현식 예제 {#using-regular-expressions-nlu__section_bfz_fbx_nhb}

패턴 엔터티에 사용되는 정규 표현식 코드의 전체 예는 [패턴 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/DQVuxoPDrSbWYoS2XN~_SQ "이메일 주소 및 전화 번호와 같이 반복 가능한 패턴이 있는 단어나 구에서 패턴 엔터티를 생성합니다. 이러한 패턴은 시스템이 패턴을 기반으로 유사한 발언을 인식하는 데 도움이 됩니다.") 섹션을 참조하세요.

다음 네 가지 예시에서는 서로 다른 패턴 엔터티에 대한 형식과 정규 표현식 코드를 제공합니다.  

지식베이스 문서
:   ServiceNow 지식베이스(KB) 문서는 KB1234567 형식을 사용합니다. 정규 표현식 코드는 KB\\d{7}이며, 여기서 KB = 지식베이스 기록, d{7} = 7자리 숫자입니다.

케이스 번호
:   케이스 작업은 CS1234567 형식을 사용합니다. 정규 표현식 코드는 CS\\d{7} 이며 여기서 CS = 케이스 기록, d{7} = 7자리 숫자입니다.

이메일 주소
:   이메일 주소는 name@servicenow.com 형식을 사용합니다. 정규 표현식 코드는 \\b\[a-zA-Z0-9\&\*/_.+-\]+@\[a-zA-Z0-9-\]+\\입니다.\[ a-zA-Z0-9-.\]+\\b이며 name@servicenow.com 및 name@servicenow.co.in 형식을 지원합니다.

전화 번호
:   미국 전화 번호는 555-123-4567 형식을 사용합니다. 정규 표현식 코드는 \\d{10}\|(?:\\d{3}-){2}\\d{4}\|\\(\\d{3}\\)\\d{3}-?\\d{4}이며 5108882062,510-888-2062 및 (510)888-2062 형식을 지원합니다.

## 정규 표현식 자원 {#using-regular-expressions-nlu__section_rbt_dtd_b3b}

정규식에 대한 자세한 내용은 다음 외부 링크를 참조하십시오.

* [Java 정규 표현식](https://www.tutorialspoint.com/java/java_regular_expressions.htm)
* [Java 정규 표현식 테스터](https://www.freeformatter.com/java-regex-tester.html#documentation)
* [패턴(Java 플랫폼 SE7)](https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/regex/Pattern.html)
* [Java 정규 표현식 일치 약어](https://blog.softhints.com/java-regex-extract-abbriviations/)
{#using-regular-expressions-nlu__ul_tkw_5vr_b3b}
**관련 태스크**   

* [간단한 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/E2DsAbGEvp4kUqZaVKwc8Q "발언 예시의 단어에서 하나 이상의 단순 엔터티를 만듭니다. 엔터티는 작업의 객체 또는 작업에 대한 컨텍스트입니다.")
* [매핑된 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/mzmDdoXPC3sLinog1wsSjQ "어휘 소스에 매핑된 엔터티 또는 엔터티에 대해 수동으로 생성하는 값 목록에 매핑된 엔터티를 생성합니다. 매핑된 엔터티는 모델이 발언을 해석할 때 컨텍스트로 사용할 수 있는 여러 값을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.")
* [패턴 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/DQVuxoPDrSbWYoS2XN~_SQ "이메일 주소 및 전화 번호와 같이 반복 가능한 패턴이 있는 단어나 구에서 패턴 엔터티를 생성합니다. 이러한 패턴은 시스템이 패턴을 기반으로 유사한 발언을 인식하는 데 도움이 됩니다.")
* [시스템 파생 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/Q_EI3aUGU9zI4rUusjAb8w "날짜, 시간, 기간 또는 위치와 같은 기본 시스템 엔터티에서 파생되는 사용자 지정 엔터티를 생성합니다.")
* [개방형 엔터티 생성](https://www.servicenow.com/docs/6ngb_GTly2qQ6df_FOHoMQ "의도 예측 정확도를 개선하려는 경우 개방형 엔터티를 사용합니다. 개방형 엔터티는 모델이 발언의 컨텍스트에 집중하는 데 도움이 됩니다.")
* [엔터티 임포트](https://www.servicenow.com/docs/zQgwDgY3Fx~5v6SSkuAa~A "다른 자연어 이해 (NLU) 모델에서 생성한 엔터티를 재사용합니다. 엔터티를 임포트하면 시간이 절약되고 모델의 의도를 개선하는 데 도움이 됩니다.")