「検索」を使用してトレーニングする (改良)

「検索」は、モデルのトレーニングプロセスの一部として、出現頻度が低く、クラスターまたは/およびシャッフルモードで定期的に表示されないラベルに使用します。

ラベルのトレーニング例の初回分が最低限しかない場合は、特定のラベルについて 1 つ以上の用語の「検索」を控えめに使用します。これにより十分な例が与えられるため、「教える」が利用可能になります (例: そのラベルに関連する例の約半分を表示)。

注:「検索」を使いすぎるとアノテーションの偏りが発生し、モデルはラベルの概念そのものが持つ幅広い文脈と変動性を理解するかわりに、ラベルの概念を特定の語句/フレーズに過剰に適合してしまう (過学習) 可能性があります。つまり、プラットフォームによって制限が設定されていない限り、検索を使いすぎる可能性があるということです。

[検証] で検索に関する推奨事項を使用する

[検証] に移動します。
推奨事項を 1 つ選択します。

推奨事項を選択すると、[発見] ページにリダイレクトされます。
検索対象のラベルに関連する語句や表現を検索します。

注: アノテーションバイアスを回避するため、検索機能を使用してすべてのラベルに慎重に例を適用してください。
ラベルを追加し、[ラベルを適用] ボタンをクリックしてメッセージにアノテーションを一括適用します。

注: 不完全なアノテーションを行うことを避けるため、検索時には、関連する他のラベルもすべてメッセージに適用するようにしてください。