発見

必要なユーザー権限:「ソースの表示」および「ラベルの表示」

[発見] ページの 2 つの主要な機能

まず、メッセージの注目すべきクラスターを発見するのに役立ちます。クラスターはメッセージのテーマであり、類似する意図または概念を共有するものとしてプラットフォームにより識別されます。
データをアップロードすると、教師なし学習 (データを読み取って、人間によるトレーニングなしで解釈) により、類似するメッセージのクラスターが自動的に発見されて GUI に表示されます。この機能により、簡単かつ迅速に新しい意図を発見してラベルを適用することができます。これがモデルのトレーニングプロセスの最初の手順です。

大量のトレーニングが完了するか、大量のデータをデータセットに追加すると、[発見] は再トレーニングを実行し、未確認のメッセージの新たなクラスターを提示します。[発見] は再トレーニングを実行する際に、まだ注目すべき新しいクラスターを提示するために、既存のタクソノミーを考慮します。
次に、[発見] では、「クラスター」機能 (前述) または「検索」機能のいずれかを使用して、一括で、または個別にメッセージのアノテーションを行うことができます。各クラスター内のメッセージには類似する意図や概念が含まれるはずなので、一括アノテーション機能はモデルを素早くトレーニングできる便利なツールです。
検索機能を使用すると、キャプチャする特定のラベルに関連することが分かっている重要な単語や語句を検索できます。

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