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Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 29 de feb. de 2024

Mejorar el rendimiento de la entidad

Permisos de usuario necesarios: "Revisar y etiquetar".

Información general

Al igual que las etiquetas de entrenamiento, las entidades de entrenamiento son el proceso mediante el cual un usuario enseña a la plataforma qué entidades se aplican en una palabra dada utilizando varios modos de entrenamiento.

Al igual que con las etiquetas, los modos ' Enseñar', ' Comprobar' y ' Perdido' están disponibles para ayudar a entrenar y mejorar el rendimiento de las entidades y se puede acceder a ellos 1) en la página Explorar utilizando el menú desplegable de entrenamiento, o 2) siguiendo las acciones recomendadas en la pestaña Entidad de la página Validación.

Un menú desplegable que contiene los modos de entrenamiento de la entidad en 'Explorar'

Acciones recomendadas por la entidad

Si una entidad específica tiene una advertencia de rendimiento, la plataforma recomienda la siguiente mejor acción que cree que ayudará a abordar esa advertencia, enumerada en orden de prioridad. Esto se mostrará cuando selecciones una entidad específica de la taxonomía o del gráfico "Todas las entidades".

Las siguientes sugerencias de mejores acciones actúan como enlaces en los que puedes hacer clic para llevarte directamente a la vista de entrenamiento que sugiere la plataforma para mejorar el rendimiento de la entidad. Las sugerencias se ordenan de forma inteligente con la acción de mayor prioridad para mejorar la entidad enumerada en primer lugar.

Esta es la herramienta más importante para ayudarte a comprender el rendimiento de tus entidades, y debe utilizarse regularmente como guía al intentar mejorar el rendimiento de la entidad.

Ejemplo de tarjeta de entidad con acciones recomendadas

Modos de entrenamiento de la entidad

La siguiente tabla resume cuándo recomienda la plataforma cada modo de entrenamiento de entidad:

Enseñar entidadComprobar entidadEntidad perdida

- Mostrar predicciones para una etiqueta en la que el modelo es más confuso si se aplica o no

- Para entidades de entrenamiento en palabras textuales no revisadas

: muestra palabras textuales en las que la plataforma cree que la entidad puede haber sido mal aplicada

- Para las entidades de entrenamiento en las palabras clave revisadas para intentar encontrar y corregir cualquier incoherencia

: muestra palabra por palabra que la plataforma cree que puede faltar la entidad seleccionada

- Para las entidades de entrenamiento en las palabras clave revisadas para intentar encontrar y corregir cualquier incoherencia

Uso de la entidad de aprendizaje

El uso de Teach Entity aumenta el rendimiento de la entidad, ya que el modelo recibe nueva información sobre las palabras textuales de las que no está seguro, a diferencia de las que ya tiene predicciones muy fiables.



La plataforma recomienda 'Enseñar entidad' cuando:

  • Hay una advertencia de rendimiento junto a una entidad (como se ve a continuación, cuando el min. 25 ejemplos no se han proporcionado)
  • La puntuación F1 en una entidad determinada es baja
  • Puede que no siempre haya un contexto obvio dentro del texto para una entidad, o que haya mucha variación dentro de los valores de la entidad para un tipo determinado
Un ejemplo de entrenamiento de una entidad en el modo 'Enseñar entidad'
docs image

Uso de Comprobar entidad

El uso de la entidad de verificación ayuda a identificar inconsistencias en el conjunto revisado, al tiempo que mejora la comprensión del modelo de la entidad, al garantizar que el modelo tiene ejemplos correctos y consistentes para hacer predicciones. Esto mejorará la recuperación de una entidad.

La plataforma recomienda "Comprobar entidad" cuando:

  • Hay poca recuperación, pero alta precisión
  • Las predicciones que hace la plataforma son muy precisas, pero la mayoría de las veces que se ha aplicado la entidad, no capta estos ejemplos
Un ejemplo de entrenamiento de una entidad en el modo 'Comprobar entidad'

(Para obtener más detalles sobre los cálculos para la validación de entidades, consulta aquí)

Uso de entidad perdida

El uso de la entidad perdida ayuda a encontrar ejemplos en el conjunto revisado que deberían tener la entidad seleccionada pero no la tienen. También ayudará a identificar palabras textuales parcialmente etiquetadas que pueden ser perjudiciales para la capacidad del modelo para predecir una entidad. Esto mejorará la precisión de una entidad y garantizará que el modelo tenga ejemplos correctos y consistentes para hacer predicciones.

La plataforma recomienda 'Entidad perdida' cuando:

  • Hay alta recuperación, pero baja precisión
  • Predecimos muchas entidades incorrectamente, pero cuando las predecimos correctamente, captamos muchos de los ejemplos que deberían estar allí
Un ejemplo de entrenamiento de una entidad en el modo 'Entidad perdida'

(Para obtener más detalles sobre los cálculos para la validación de entidades, consulta aquí)

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