# Treinar
Depois que você [publicou](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md) seu bot, você vai querer continuar treinando o modelo de PLN com entradas reais de usuários. Ao fazer isso, seu bot fica mais inteligente com o tempo e também pode suportar expressões mais diversas. Para isso, você pode usar a aba de PLN **Treinar** para adicionar expressões reais de usuários ao seu modelo de PLN.
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Termos e conceitos de PLN parecem unfamiliar para você? Certifique-se de ler nosso detalhado [Processamento de linguagem natural (PLN) ](/chatlayer-documentation-pt-br/nlp/natural-language-processing-nlp.md)página.
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A aba de treinar do PLN.
## Como a página Treinar funciona
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Para poder usar a aba Treinar, seu bot precisa estar [publicou](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md) primeiro.
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Todas as mensagens dos usuários são rotuladas pelo modelo de PLN. Cada mensagem recebe uma intenção sugerida e uma pontuação de confiança para que você possa avaliar essas mensagens. O PLN também identifica possíveis entidades e valores.
### Expressões não incluídas
* Expressões da [Janela do Emulador](/chatlayer-documentation-pt-br/support/solving-bot-issues.md#emulator) não serão incluídas no **Treinar** página.
* Se dois usuários usarem exatamente a mesma expressão, ela só aparecerá uma vez no **Treinar** página.
* Se uma expressão de um usuário for uma correspondência exata com uma expressão já incluída no seu modelo, ela não será incluída no **Treinar** aba.
* No **Pontuação** coluna você verá a pontuação do modelo de PLN no momento em que a expressão foi dita. Isso pode diferir da pontuação que o modelo de PLN atual dá a essa expressão
### Adicionar expressões de clientes ao seu modelo
Para adicionar uma expressão de usuário ao seu modelo de PLN:
1. Encontre a linha da expressão.
2. Existem 2 possibilidades:
* Se você estiver satisfeito com a expressão e a intenção sugerida, clique em **+**.
* Se você não estiver satisfeito com a expressão e a intenção, você pode editá-las clicando no **Editar** botão antes de adicionar essa expressão ao seu modelo.
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No ambiente de rascunho, você pode ver expressões tanto do [AMBIENTE RASCUNHO quanto AO VIVO ](/chatlayer-documentation-pt-br/publicar/publishing-your-bot.md)ambiente. Certifique-se de adicionar as expressões ao seu ambiente RASCUNHO para que a próxima versão publicada no ambiente AO VIVO contenha essas novas expressões também.
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## Boas práticas antes de adicionar expressões
A imagem abaixo resume a boa prática a ser seguida ao usar a página **Treinar** e adicionar expressões de usuários às suas expressões de PLN.
### Verifique se a intenção rotulada está correta
Antes de adicionar uma expressão, você precisa ter certeza de que ela é relevante. Nem tudo o que um usuário diz é qualitativo o suficiente para o bot treinar.
Por exemplo, considere a seguinte expressão, dita por um usuário ao seu bot:
Mesmo que nosso PLN seja realmente inteligente, ele nem sempre sugere a intenção correta. Nesse caso, o bot não continha uma intenção referente à data ou hora, por isso o PLN classificou a expressão em uma intenção errada. É por isso que você deve sempre verificar uma expressão antes de adicioná-la ao PLN.
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Nunca adicione todas as expressões sugeridas sem verificá-las, pois isso pode confundir seu bot e estragar seu treinamento.
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### Delimite as expressões
Também recomendamos delimitar as expressões caso elas contenham informações desnecessárias. Vamos ver o exemplo a seguir:
Neste caso, o PLN encontrou a intenção correta, mas a pontuação de confiança é bastante baixa porque a expressão contém muitas informações desnecessárias. É prática recomendada excluir essas informações da expressão antes de adicioná-la à intenção, para que o bot treine apenas com informações relevantes.
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Exclua as informações desnecessárias em uma expressão antes de adicioná-la ao seu PLN.
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GET https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/navegacao/natural-language-processing-nlp/tutorial-train-your-bot-based-on-actual-user-messages.md?ask=
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The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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