ベスト プラクティスと考慮事項

単語を分割しない

強調表示された一般フィールドは、対象となる単語の一部だけでなく、単語全体 (または複数の単語) をカバーする必要があります。フィールドの末尾にスペースを追加しないでください。

フィールドを部分的に確認しない

ラベルと同様に、一般フィールドと抽出フィールドを部分的に確認しないでください。​

• 一般フィールドは、メッセージ全体レベルではなく、段落レベルで確認されます。段落のフィールドを確認するときは、段落内のすべてのフィールドを確認します。

  段落内のあるフィールドの確認を行わず、そのフィールド以外のすべてのフィールドにラベル付けした場合、そのフィールドは予測されたフィールドの真の例ではない、とモデルに示すことになります。これは、検証スコアと一般フィールドのパフォーマンスに反映されます。

• 抽出フィールドは、段落レベルだけでなく、メッセージ レベルでも確認されます。メッセージ全体のフィールドを確認する場合は、メッセージ内のすべてのフィールドを確認します。

  あるフィールドの確認を行わず、そのフィールド以外のすべてのフィールドにラベル付けした場合、そのフィールドは予測されたフィールドの真の例ではない、とモデルに示すことになります。これは、検証スコアと抽出フィールドのパフォーマンスに反映されます。

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フィールド レベルの考慮事項

注: フィールド レベルの考慮事項と、抽出およびラベルのパフォーマンスは、一般フィールドと抽出フィールドの両方を割り当てる際に覚えておくべき最も重要なことです。

• グローバル フィールドは、相互に重複していたり、そのフィールド自体の別の例と重複していたりしてはなりません。
• グローバル フィールドと抽出フィールドは相互に重複していても構いません。
• 異なる抽出フィールドで同じテキスト範囲を必要な回数だけ使用できます​。
• 現在、Communications Mining には、一般フィールドの正規化のプレビュー機能はありません。正規化する必要があるフィールドは、下流の応答で正規化されます。Communications Mining での正規化は、今後モデルで利用できるようになる予定です​。
• 子ラベルに抽出が含まれている場合、その親は抽出例を自動的に継承しません。ラベルの場合、その親は自動的に抽出例を継承します。

抽出とラベルのパフォーマンス

• 追加の抽出例を提供しても、ラベルのパフォーマンスは向上しません。ラベルのパフォーマンスを向上させるには、ラベル固有のトレーニングに重点を置きます。
• ラベルのパフォーマンスを向上させると、ラベル (およびその後の抽出) が予測されるはずであった発生をキャプチャする可能性を高めることができます。

  抽出のパフォーマンスを向上させるには、抽出自体に対して検証済みの例を提供します。