Communications Mining
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Communications Mining ガイド
最終更新日 2024年2月29日

タクソノミーの設計のベスト プラクティス

以下のベスト プラクティスに従ってタクソノミーを適切に構成し、モデルの高いパフォーマンスを確保することをお勧めします。

  • 目標の整合: 各ラベルが特定の業務目標を果たし、定義した目標との整合性がとれていることを確認します。
  • 一意: 各ラベルでキャプチャしようとしている内容が具体的であり、ラベルが他のラベルと重複しないことが重要です。
  • 具体的: 広範な概念や曖昧な概念、混乱した概念は避けてください。パフォーマンスが低下する可能性が高く、ビジネス価値をもたらす可能性が低いためです。可能であれば、広範なラベルを複数の明確なラベルに分割してみます。非常に広範なラベルを手動で分割するよりも、最初から具体的すぎるラベルにしておいて (つまり、階層のレベルを増やして)、後で必要に応じて結合したほうが効率的です。
  • 識別可能: 各ラベルが適用される逐語データのテキストから、各ラベルを明確に識別できることを確認します。
  • 親ラベル: この広範なトピックに関連する同様の概念がほかにも多数あると予想される場合は、親ラベルを使用します。
  • 子ラベル: あるラベルを別のラベルの下に入れ子にする場合、入れ子にしたすべてのラベルが、別のラベルのサブセットであることを確認します。
  • 階層レベル: 一般に、モデルのトレーニングが非常に複雑になるため、4 レベルを超える階層を追加しないようにします。
  • ラベル名: ラベル名は後からいつでも変更できるため、理想的なラベル名を考えるのに時間をかけすぎないようにします。
  • ラベルの説明: ラベル付けの一貫性を確保するために、ラベルにラベルの説明を追加します ([設定] の [ラベルとエンティティ] にアクセスします)。これは、複数のユーザーがモデルをトレーニングする場合に特に役立ちます。
  • 情報が不十分: 付加価値のないラベル (例: お礼のメール) をいくつか作成し、何が重要で分析すべきかと、何が重要でないかをプラットフォームに伝えます。

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