Revisar y aplicar entidades

Permisos de usuario necesarios: 'Ver fuentes' Y 'Revisar y etiquetar'.

Identificar predicciones de entidades

Las entidades previstas aparecen como texto resaltado en color, como en la primera línea del siguiente mensaje, con un color diferente para cada tipo de entidad diferente. Una vez que un usuario haya confirmado una entidad, ya sea aplicándola manualmente o aceptando una predicción, la entidad aparecerá como texto resaltado con un contorno más oscuro y en negrita como se muestra a continuación.

Si un párrafo tiene entidades asignadas, descartadas o aplicadas, aparecerá resaltado en gris, como se muestra en el cuerpo del mensaje a continuación.

Ejemplo de formato de entidad

¿Cómo hace la plataforma predicciones de entidad para entidades entrenables?

Al revisar las entidades entrenables, es importante recordar que la plataforma aprenderá tanto de los valores de entidad que asignas, como del contexto en el que aparecen dentro de las comunicaciones, es decir, el otro lenguaje que se utiliza en torno a los valores en sí.

La plataforma tendrá en cuenta el contexto del idioma en el mismo párrafo que el valor de la entidad, así como los párrafos individuales (indicados por una nueva línea separada) directamente antes y después del párrafo en el que se encuentra la entidad.

Nota: para las entidades que no están configuradas como "entrenables", las predicciones de la plataforma se basan completamente en las reglas definidas dentro de la plataforma para esa entidad. Esto puede ser beneficioso cuando una entidad tiene que seguir un formato establecido para una automatización posterior, con cualquier valor incorrecto que provoque un fallo o una excepción.

Puntuaciones de confianza de la entidad

Cuando la plataforma predice qué entidades se aplican a una comunicación, asigna a cada predicción una puntuación de confianza (%) para mostrar la confianza de que la entidad se aplica al fragmento de texto resaltado. Puedes ver la puntuación de confianza de una entidad pasando el ratón por encima de la entidad.

Esta puntuación de confianza también está disponible a través de la API para que pueda informar las acciones automatizadas realizadas posteriormente.

Ejemplo de puntuación de confianza de una entidad

Aceptar y rechazar predicciones de entidades

Una vez habilitadas las entidades (consulta aquí), la plataforma comenzará a predecirlas automáticamente en los mensajes de tu conjunto de datos. Los usuarios pueden aceptar las predicciones que sean correctas o rechazarlas cuando sean incorrectas. Cada una de estas acciones envía señales de entrenamiento que se utilizarán para mejorar la comprensión de la plataforma de esa entidad.

Para las entidades preentrenadas que se entrenan sin conexión (p. ej. Cantidad monetaria, URL, etc.), es más importante desde una perspectiva de mejora para los usuarios rechazar o corregir predicciones erróneas que aceptar predicciones correctas.

Para las entidades que entrenan en directo en la plataforma, es igualmente importante aceptar las predicciones correctas y rechazar las incorrectas. Sin embargo, no es necesario seguir aceptando muchos ejemplos correctos de cada entidad única para estos tipos (por ejemplo, Ejemplo Bank Ltd. es una entidad de organización única) si no encuentra los previstos incorrectamente.

La advertencia clave para esto es que si revisas cualquier entidad en un párrafo, debes revisar todas las demás entidades en ese párrafo.

Para revisar una predicción de entidad, pasa el ratón por encima de la predicción y aparecerá el modal de revisión de entidad, como se muestra en el siguiente ejemplo. Para aceptarla, haz clic en "Confirmar", para rechazarla, haz clic en "Descartar".

Las entidades y las etiquetas se pueden entrenar de forma independiente. Revisar las etiquetas de un mensaje no significa que tengas que revisar las entidades en ese mismo mensaje. Sin embargo, es una buena práctica hacer ambas cosas al mismo tiempo, ya que es el uso más eficiente de tu tiempo mientras entrenas el modelo.

Nota: es muy importante seguir las mejores prácticas que se explican a continuación cuando se entrenan entidades, especialmente en lo que respecta a no etiquetar parcialmente los párrafos.

Para entender lo bien que la plataforma es capaz de predecir cada entidad habilitada para un conjunto de datos (en particular las entrenables), consulta aquí.

Mensaje de ejemplo con entidades asignadas y previstas

Nota:

Es importante que rechaces las predicciones de entidades incorrectas, pero si el texto resaltado fuera de hecho una entidad diferente (esto sería más común para las entidades relacionadas con fechas) que apliques la correcta después (consulta a continuación cómo aplicar entidades).

Aplicar entidades

Para aplicar una entidad a un texto en el que la plataforma puede no haberlo previsto, los usuarios solo tienen que resaltar la sección de prueba como lo harían si fueran a copiarla.

Aparecerá un menú desplegable, como se muestra a continuación, que contiene todas las entidades que has habilitado para tu conjunto de datos. Simplemente haz clic en el correcto para aplicarlo, o pulsa el atajo de teclado correspondiente.

El atajo de teclado predeterminado para cada entidad es la letra con la que comienza. Si más de una entidad comienza con la misma letra, una se asignará aleatoriamente a la otra.

Un mensaje de ejemplo que muestra el modal de la aplicación de la entidad

Una vez aplicada una entidad, se resaltará en color con un contorno en negrita (ver más abajo). Cada tipo de entidad tendrá su propio color específico.

Un mensaje de ejemplo que muestra una entidad 'Número de póliza' aplicada

Nota:

Un valor para un tipo de entidad determinado no se puede dividir en varios párrafos. El valor completo debe estar contenido en un párrafo para que se extraiga como un valor de entidad.

Best Practice

Hay dos prácticas recomendadas muy importantes que se deben recordar al aceptar, rechazar o aplicar entidades dentro de los mensajes:

1. No dividir palabras

Es importante no dividir las palabras: la entidad resaltada debe cubrir la palabra completa (o varias) en cuestión, no solo una parte de ella (ver el ejemplo incorrecto a la izquierda a continuación, y la aplicación correcta a la derecha)

Ejemplo incorrecto de aplicación de la entidad 'Línea de dirección'

Ejemplo correcto de aplicación de la entidad 'Línea de dirección'

2. No etiquetes parcialmente los párrafos

Al etiquetar, si un usuario asigna una etiqueta a un mensaje, debe aplicar TODAS las etiquetas que podrían aplicarse a ese mensaje; de lo contrario, le enseñas al modelo que esas otras etiquetas no deben aplicarse. Lo mismo ocurre con las entidades, excepto que las entidades se revisan o aplican a nivel de párrafo, en lugar de a todo el mensaje.

Los párrafos de un mensaje están separados por nuevas líneas. La línea de asunto de un mensaje de correo electrónico se considera un único párrafo.

Asegúrate de revisar o aplicar todas las entidades dentro de un párrafo en todoslos tipos de entidad si revisas o aplicas una de ellas. Aplicar, aceptar o rechazar entidades en un párrafo significa que la plataforma trata el párrafo como "revisado" desde la perspectiva de la entidad. Por lo tanto, es importante aceptar o rechazar TODAS las predicciones de ese párrafo.

El siguiente ejemplo muestra los diferentes párrafos que se han revisado dentro del mensaje de correo electrónico.

Ejemplo de mensaje de correo electrónico que muestra entidades revisadas correctamente en varios párrafos

El mensaje que se muestra a continuación muestra el mismo ejemplo en el que el usuario no ha aceptado o rechazado todas las predicciones de la entidad en un solo párrafo. Esto es incorrecto, ya que el modelo tratará erróneamente la entidad de cantidad monetaria como una predicción incorrecta.

Ejemplo de mensaje de correo electrónico que no se ha revisado correctamente