既存のタクソノミーに新しいラベルを追加する

必要なユーザー権限:「ソースの表示」および「確認とアノテーション」

既存の成熟したタクソノミーがあり、確認済みのメッセージが多数含まれている場合、新しいラベルを追加するには、追加のトレーニングを行って、タクソノミー内の残りのラベルと一致させる必要があります。

十分にトレーニングされたタクソノミーに新しいラベルを追加する際は、そのラベルに関連する確認済みのメッセージ (あれば) にラベルを適用する必要があります。

そうしないと、モデルは実質的に、新しいラベルを適用すべきではないと教えられ、新しいラベルを確実に予測するのが困難になります。

データセット内に確認済みの例が多いほど、新しいラベルを追加する際に多くのトレーニングが必要になります (ただしそれが、古いデータには見つからず、より最近のデータには見つかるまったく新しい概念である場合を除きます)。

主な手順

ラベルを適用する必要がある例が見つかったら、新しいラベルを作成します。

以下のようなさまざまな方法を使用して、ラベルを適用する必要がある他の例を見つけます。

[発見] の検索機能を使用して重要な用語や語句を検索し、類似のインスタンスを見つけることができます。検索結果に類似の例がたくさんある場合は、この方法でラベルを一括して適用します。
または、[探索] で重要な用語や語句を検索できます。フィルター処理して「確認済み」のメッセージに絞り込むことができることと、[探索] で検索した場合、検索語句に一致するメッセージのおおよその数が返されることから、この方法のほうが効果的である可能性があります。
頻繁に出現すると思われるラベルを新しいラベルの横で選択し、そのラベルのピン留めされた例を確認して、新しいラベルを適用する必要がある例を見つけることもできます。
ピン留めされた例がいくつかできたら、「ラベル」モードで、予測され始めるかどうかを確認します。予測される場合は、このモードを使用してさらに例を追加します。
最後に、感情が有効化されたデータセットでアノテーションを行っている場合、新しいラベルが肯定的または否定的のどちらかであることが多いときは、確認済みの例を確かめる際に肯定的な感情または否定的な感情を選択することもできます (ただし、現時点では、「テキスト検索」を「確認済み」フィルターおよび感情フィルターと組み合わせることはできません)。

次に、[見逃されたラベル] を使用して、新しいラベルが適用されるべきだったとプラットフォームにより判断されたメッセージをさらに見つけます。

上記の方法を使用して多数の例にアノテーションを行い、モデルを再トレーニングする時間ができたら、[探索] の [見逃されたラベル] 機能を使用します。そのためには、ラベルを選択して、ドロップダウンメニューから [見逃されたラベル] を選択します。
これにより、選択したラベルが確認済みの例で見逃された可能性があるとモデルが考える、確認済みのメッセージが表示されます。
このような場合、モデルはラベルを提案として表示します (以下の例を参照)。
ラベルが適用される必要があるとモデルが正しく考えるメッセージすべてにラベルを適用します。
正しい例をすべてアノテーションを行い、このモードでラベルを実際に適用すべき例が表示されなくなるまで、このページでトレーニングを続けます。

「Claim > Confirmation > Payment」が見逃されていることをモデルが正しく提案するメッセージの例