Hinzufügen neuer Bezeichnungen zu vorhandenen Taxonomien

Hinweis: Sie müssen die Berechtigungen Quelle – Lesen und Dataset – Überprüfen als Automation Cloud-Benutzer oder die Berechtigungen Anzeigen Quellen anzeigen und Überprüfen und Kommentieren als Legacy-Benutzer zugewiesen haben.

Überblick

Wenn Sie bereits über eine ausgereifte Taxonomie mit vielen überprüften Meldungen verfügen, erfordert das Hinzufügen einer neuen Beschriftung einiges zusätzliches Training, um sie an die restlichen Beschriftungen in der Taxonomie anzupassen.

Wenn Sie einer gut trainierten Taxonomie eine neue Beschriftung hinzufügen, stellen Sie sicher, dass Sie sie auf zuvor überprüfte Nachrichten anwenden, wenn die Beschriftung für diese relevant ist. Andernfalls hat das Modell effektiv gelernt, dass die neue Beschriftung nicht für sie gelten sollte, und wird Schwierigkeiten haben, die neue Beschriftung sicher vorherzusagen.

Je mehr überprüfte Beispiele im Dataset vorhanden sind, desto mehr Training ist beim Hinzufügen einer neuen Beschriftung erforderlich. Es sei denn, es handelt sich um ein völlig neues Konzept, das Sie in älteren Daten nicht finden, sondern in viel neueren Daten.

Schritte

1. Erstellen Sie die neue Beschriftung, wenn Sie ein Beispiel finden, in dem sie angewendet werden soll.

2. Wählen Sie Fehlende Beschriftung aus, um weitere Nachrichten zu finden, bei denen die Plattform bestimmt, dass die neue Beschriftung angewendet wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Nachrichten mit einer fehlenden Beschriftung suchen.

   
   

   

   
   
3. Sobald das Modell Zeit hatte, erneut zu trainieren und die neuen Validierungsstatistiken zu berechnen, überprüfen Sie auf derSeite Validierung die Leistung der neuen Beschriftung .
4. Prüfen Sie, ob mehr Training erforderlich ist.

Suchen von Beispielen, wo eine Beschriftung angewendet werden könnte

1. Suchen Sie mithilfe der Suchfunktion in Discover nach wichtigen Begriffen oder Ausdrücken, um ähnliche Instanzen zu finden. Auf diese Weise können Sie die Beschriftung massenweise anwenden, wenn viele ähnliche Beispiele in den Suchergebnissen vorhanden sind.
2. Alternativ zum ersten Schritt können Sie in Explore nach wichtigen Begriffen oder Ausdrücken suchen. Dies ist möglicherweise eine bessere Methode, da Sie nach Überprüften Nachrichten filtern können und die Suche im Analysefenster eine ungefähre Anzahl für die Anzahl der Nachrichten zurückgibt, die mit Ihren Suchbegriffen übereinstimmen.
3. Wählen Sie Beschriftungen aus, von denen Sie glauben, dass sie oft neben Ihrer neuen Beschriftung erscheinen, und überprüfen Sie die angehefteten Beispiele für diese Beschriftung, um Beispiele zu finden, bei denen Ihre neue Beschriftung angewendet werden sollte.
4. Sobald Sie einige angeheftete Beispiele haben, überprüfen Sie, ob es im Beschriftungsmodus vorhergesagt wird. Wenn dies der Fall ist, fügen Sie weitere Beispiele mit diesem Modus hinzu.
5. Wenn Sie in einem Dataset mit aktivierter Stimmung Anmerkungen hinzufügen und Ihre neue Beschriftung entweder positiv oder negativ ist, können Sie bei der Überprüfung der überprüften Beispiele auch zwischen positiver und negativer Stimmung wählen. Sie können die Textsuche jedoch nicht mit dem Filter Überprüft und Stimmung kombinieren.

Suchen von Nachrichten mit einer Beschriftung Fehlt

1. Nachdem Sie einige Beispiele mit den vorherigen Methoden mit Anmerkungen versehen haben und das Modell Zeit hatte, erneut zu trainieren, verwenden Sie die Funktion Fehlende Beschriftung in Explore , indem Sie Ihre Beschriftung auswählen und dann im Dropdownmenü Fehlende Beschriftung auswählen.
2. Dadurch werden Ihnen überprüfte Nachrichten angezeigt, bei denen das Modell ermittelt, dass die ausgewählte Beschriftung in den zuvor überprüften Beispielen möglicherweise übersehen wurde.
3. In diesen Fällen zeigt das Modell die Beschriftung als Vorschlag an, wie im Bildbeispiel gezeigt.
4. Wenden Sie die Beschriftung auf alle Nachrichten an, bei denen das Modell korrekterweise annimmt, dass die Beschriftung angewendet werden sollte.
5. Setzen Sie das Training auf dieser Seite fort, bis Sie alle richtigen Beispiele mit Anmerkungen versehen haben und dieser Modus Ihnen keine Beispiele mehr anzeigt, bei denen die Beschriftung eigentlich zutreffen sollte.