ラベル、エンティティ、メタデータを理解する

タクソノミーを設計する前に、目的を達成するためには、ラベル、エンティティ、メタデータで何をキャプチャする必要があるかを理解することが重要です。これらはすべて互いに補完し合う関係であるため、重複を最小限に抑える必要があります。

ラベル

• 概念、テーマ、意図
• 例: 「住所変更リクエスト」「緊急」「ステータス更新リクエスト」
• メタデータ内に存在する情報のキャプチャには使用しない

エンティティ

• テキストから抽出された構造化データ ポイント
• 例: 保険証券番号、取引 ID、URL、日付、金額

メタデータ

• 各メッセージに関連付けられている、構造化された追加の情報
• メタデータのプロパティには、ユーザー プロパティ (アップロード前に定義して追加。例: NPS スコア)、メール プロパティ (メールから取得。例: 送信者、受信者、ドメイン)、スレッド プロパティ (メールやチャットなどのスレッド データに対して自動的に抽出。例: スレッド内のメッセージの数、スレッドの期間) などがある

以下に、ラベルとエンティティの主な違いと類似点をいくつか示します。この 2 つは通常、自動化の場合は組み合わせて使用しますが、単独ではそれぞれ異なる目的に使用します。

トレーニング中にプラットフォームが学習できる内容

このプラットフォームは、メッセージのテキスト (メールの場合はメールの件名と本文) および複数のメタデータ プロパティに基づいてラベルの予測を行います。エンティティの場合は、割り当てられたテキストの範囲と、その範囲の周囲にあるテキストのコンテキストから学習します。

ラベル、エンティティ、メタデータを一緒に使用する

以下は、ラベル、エンティティ、メタデータが、異なっていながらどのように互いに補完し合うかを示すメッセージの例です。この受信リクエストを自動化する場合、それぞれが特定の目的に必要になる場合があります。