トレーニング

トレーニング、またはモデルのトレーニングとは、ユーザーが Communications Mining に対し、どのラベルとエンティティがメッセージに適用されるかを教え、この理解をデータセット全体に大規模に適用できるようにするプロセスです。

ユーザーは、メッセージを手動で確認し、関連するラベルとエンティティをすべて適用することで、トレーニングを行います。

ユーザーが時間をかけてメッセージを確認するたびに「再トレーニング」イベントがトリガーされ、新たに確認されたメッセージを使用してラベルの概念とエンティティについての理解が改善されます。

再トレーニング イベントが発生すると、モデルはデータセット内にある未確認のメッセージをすべて再確認し、予測されたラベルとエンティティ、およびそれらに関連付けられている信頼度スコア (ラベルの感情が有効化されている場合はラベルの感情も) を更新します。