Best Practices für den Taxonomieentwurf

Es wird empfohlen, diese bewährten Methoden zu befolgen, um Ihre Taxonomie richtig zu strukturieren und eine hohe Modellleistung sicherzustellen:

• Ausrichtung der Ziele: Stellen Sie sicher, dass jede Beschriftung einem bestimmten Geschäftszweck dient und auf Ihre definierten Ziele ausgerichtet ist.

• Unterscheiden: Es ist wichtig, dass jede Beschriftung spezifisch ist in dem, was sie erfassen möchte, und sich nicht mit anderen Beschriftungen überschneidet.

• Spezifisch: Vermeiden Sie die Verwendung von umfassenden, vage oder konfusionen Konzepten, da diese mit größerer Wahrscheinlichkeit eine schlechtere Leistung erbringen und weniger Nutzen für das Unternehmen bieten. Versuchen Sie, breite Beschriftungen nach Möglichkeit in mehrere unterschiedliche Beschriftungen aufzuteilen. Es ist besser, anfangs zu spezifische Beschriftungen zu verwenden (d. h. mehr Hierarchieebenen) und sie bei Bedarf später zusammenzuführen, als sehr umfassende Beschriftungen manuell aufzuschlüsseln.

• Identifizierbar: Stellen Sie sicher, dass jede Beschriftung eindeutig vom Text der Nachrichten identifizierbar ist, auf die sie angewendet wird.

• Übergeordnete Bezeichnung: Verwenden Sie eine übergeordnete Bezeichnung, wenn Sie eine signifikante Anzahl anderer ähnlicher Konzepte im Zusammenhang mit diesem umfassenderen Thema erwarten.

• Untergeordnete Bezeichnung: Stellen Sie sicher, dass jede Beschriftung, die unter einer anderen Beschriftung verschachtelt ist, eine Teilmenge dieser Bezeichnung ist.

• Hierarchieebenen: Im Allgemeinen sollten Sie nicht mehr als vier Hierarchieebenen hinzufügen, da das Modell immer komplexer zu trainieren ist.

• Bezeichnungsname: Verbringen Sie nicht zu viel Zeit mit dem Denken an den perfekten Bezeichnungsnamen, da die Bezeichnungen später immer noch umbenannt werden können.

• Beschriftungsbeschreibung : Fügen Sie Ihren Beschriftungen Beschriftungsbeschreibungen hinzu (indem Sie in den Einstellungen auf „Beschriftungen und Entitäten“ zugreifen), um die Konsistenz der Beschriftung sicherzustellen, was besonders hilfreich ist, wenn mehrere Personen das Modell trainieren.

• Nicht aussagekräftig: Erstellen Sie einige nicht wertschöpfende Beschriftungen, z. B Dankes-E-Mails, damit die Plattform wissen kann, was analysiert werden soll bzw. nicht.