Meilleures pratiques de conception de taxonomie

Nous vous recommandons de suivre ces meilleures pratiques pour structurer correctement votre taxonomie et garantir les performances élevées du modèle :

• Alignement des objectifs : assurez-vous que chaque libellé sert un objectif commercial spécifique et qu'il est aligné sur vos objectifs définis.

• Distinct: il est important que chaque libellé soit spécifique dans ce qu'il tente de capturer et qu'il ne se chevauche pas avec d'autres libellés.

• Spécifique (Specific) : évitez d'utiliser des concepts généraux, imprécis ou confus, car ils sont plus susceptibles de fonctionner de façon incorrecte et moins susceptibles de fournir une valeur métier. Essayez de diviser les libellés généraux en plusieurs libellés distincts, si possible. Il est préférable d'être trop spécifique avec des libellés au départ (c'est-à-dire plus de niveaux de hiérarchie) et de les fusionner plus tard si nécessaire, au lieu d'avoir à décomposer manuellement des libellés très généraux.

• Identifiable : assurez-vous que chaque libellé est clairement identifiable à partir du texte des messages auxquels il est appliqué.

• Libellé parent : utilisez un libellé parent si vous prévoyez d'avoir un nombre important d'autres concepts similaires liés à ce sujet plus large.

• Libellé enfant : assurez-vous que chaque libellé imbriqué sous un autre libellé est un sous-ensemble de ce libellé.

• Niveaux de hiérarchie : en général, essayez de ne pas ajouter plus de quatre niveaux de hiérarchie car le modèle devient de plus en plus complexe à entraîner.

• Nom de l'étiquette : ne passez pas trop de temps à penser au nom d'étiquette parfait, car les étiquettes peuvent toujours être renommées plus tard.

• Description du libellé : ajoutez des descriptions de libellés à vos libellés (en accédant à Libellés et champs généraux dans Paramètres (Settings)) pour assurer la cohérence de l'annotation, ce qui est particulièrement utile si vous avez plusieurs personnes qui entraînent le modèle.

• Non informatif: créez des libellés sans valeur ajoutée, par exemple des e-mails de remerciement, afin que vous puissiez indiquer à la plateforme ce qui est ou ce qui n’est pas important à analyser.