- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux (anciennement entités)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages examinés et non examinés
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Supprimer une source
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- Construire votre structure de taxonomie
- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Entraînement à l'aide de clusters
- Entraînement à l'aide de la recherche (Discover)
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation ?
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automatisations et Communications Mining
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Entraînement à l'aide de la recherche (Discover)
Autorisations utilisateur requises : « Afficher les sources » ET « Réviser et annoter ».
La fonctionnalité « Rechercher » dans Découvrir est utilisée pour rechercher des termes et des phrases clés. Vous pouvez rechercher des termes de recherche exacts, et s'ils existent, ils vous afficheront ceux-ci suivis de correspondances partielles. Cette fonction permet de rechercher des termes et des manières alternatifs d'exprimer la même intention ou le même concept pour chaque libellé. Cela peut être utile si vous connaissez un terme ou une expression commune et pertinente qui n'est pas encore apparu dans les clusters et que vous souhaitez épingler quelques exemples.
La recherche ne doit pas être utilisée pour appliquer un grand nombre d'exemples par terme de recherche et par libellé ; seulement quelques-uns de chaque.
Prenons un exemple. Le cluster ci-dessous concerne clairement l'emplacement de l' motel, où une étiquette ' Location' a été prédite. Si nous n'utilisions que ce terme, cela pourrait fausser le modèle en faveur des phrases autour du mot «Location» ou similaire, et nous devons utiliser la fonctionnalité Rechercher (Search) pour trouver d'autres manières de l'exprimer :
Termes de recherche alternatifs possibles pour l' ' Emplacement ':
- Localisé
- Commode
- Position
- Proximité
- Proche
- Position de l’hôtel
- Emplacement à déplacer
- Liens de transport
- Attractions historiques
- À proximité du transport
- Centre
- Proche de l'aéroport
- À proximité de l'aéroport
Recherche de termes différents
L'exemple ci-dessous montre comment la recherche de termes alternatifs pour « Emplacement » (Location) met en surbrillance les messages liés à l'emplacement de l'hôte, mais exprimés différemment. Ce faisant, le modèle se verra attribuer différents exemples de « Emplacement ».
Application de libellés aux résultats de recherche
- Sélectionnez «Rechercher» dans le menu déroulant « Cluster » de l’onglet Découvrir
- Saisissez les termes de votre recherche et appuyez sur Entrée ou cliquez sur l'icône de recherche
- Les termes de recherche correspondants seront surlignés en orange. La plate-forme affichera des correspondances complètes suivies de correspondances partielles
- Ajoutez tous les libellés qui doivent s'appliquer, pas seulement vos résultats de recherche (par ex. Propriété (Property) > libellé du personnel dans le cluster ci-dessus)
- Ne PAS faire cela pour les grands nombres de messages pour chaque libellé
Vous pouvez utiliser ce processus avec précaution pour chaque libellé qui a des manières variables d'exprimer le même sujet. Cependant, il existe d'autres méthodes couvertes dans la phase Explorer (Explore) qui aident également à fournir des exemples d'entraînement différents, mais n'ont pas le potentiel de biaiser votre modèle.
