ラベル (予測、信頼度レベル、階層など)

ラベルは、メッセージで表される意図または概念を構造化して要約したものです。多くの場合、1 つのメッセージが複数のラベルで要約されます。つまり、ラベルはメッセージの相互に排他的な分類ではありません。

たとえば、カスタマー エクスペリエンスを監視するデータセットに「間違った請求書の通知」というラベルを作成し、顧客が誤った請求書と思われるものを受け取ったことを会社に通知している状況を表すことができます。

ラベルの作成と編集の操作は、主に [探索] ページと [発見] ページで行います。

ピン留めと予測

ラベルを最初に作成する場合、ユーザーがラベルを関連するメッセージに適用します。ユーザーは引き続きそのラベルを適用してモデルのトレーニング例を強化できます。その後、プラットフォームが、関連するデータセット全体でラベルの自動予測を開始します。

ユーザーがメッセージに適用したラベルは「ピン留めされた」と見なされるのに対し、プラットフォームがメッセージに割り当てるラベルはラベルの予測と呼ばれます。詳しくは、こちらで確認済みのメッセージと未確認のメッセージの説明をご覧ください。

信頼度レベル

このプラットフォームが、ユーザーが確認していないメッセージにラベルが適用されるかどうかを予測する場合、そのラベルの予測に信頼度レベル (%) を提供します。信頼度レベルが高いほど、プラットフォームはそのラベルが適用されることに自信を持っています。

保険引受メールボックスに送信されたメールと、予測された複数のラベル

ラベルには、予測されたラベルでプラットフォームが持っている信頼度レベルの網掛けが付きます。ラベルが不透明であるほど、プラットフォームはラベルが適用されることに自信を持っています。

ラベルの階層

ラベルを階層構造で編成すると、新しい概念をより迅速に編成してトレーニングできます。

この階層の形式は、[親ラベル] > [ブランチ ラベル 1] > [ブランチ ラベル n] > [子ラベル] のような形式になります。

ラベルは、スタンドアロンの親ラベルにすることも、ブランチ ラベルと子ラベルを作成し (「>」で区切る)、それによって階層内の前のラベルのサブセットを形成することもできます。

子ラベルまたはブランチ ラベルがピン留めまたは予測されると、モデルは階層内の前のレベルもピン留めまたは予測されたと見なします。親ラベルは識別しやすいことが多いため、親ラベルの予測は通常、階層の下位レベルよりも信頼度レベルが高くなります。

ラベルの階層について詳しくは、こちらをご覧ください。

ラベルの感情

感情分析が有効になっているデータセットの場合、すべてのラベル (ピン留めされたラベルと予測されたラベルの両方) に、緑色または赤色で示される肯定的な感情または否定的な感情が関連付けられています (以下の肯定的な感情の予測など)。

ラベルの階層のレベルが異なると、感情の予測も異なる場合があります (たとえば、「物件」については全体的に肯定的なレビューであっても、「物件 > 場所」については否定的である可能性があります)。

肯定的な感情が関連付けられた複数のラベルの予測を示すホテルのレビュー