生成された抽出データを検証してアノテーションを行う

注: このページでは、抽出のフィールド予測を検証する方法について説明します。ラベルのトレーニングをいつ停止するかを決定できます。ユース ケースに応じて、抽出のパフォーマンス要件は異なります。​

モデルが検証の統計情報を示せるよう、十分な例を提供してください。検証の統計情報は、抽出のパフォーマンスを的確に把握するのに役立ちます。また、抽出のパフォーマンスを微調整することもできます。

結果を確認し、以下の手順に従ってください。​

• 抽出データがすべて正しい場合は、それらを受け入れます。​
• 誤った予測がある場合は、抽出データを修正します​。
• 抽出データがメッセージに存在しない場合は、存在しないとしてマークします​。
• エンドツーエンドで自動化するために必要なフィールドが存在しない場合は、それらのフィールドを追加で設定します。

微調整が重要な理由

微調整により、収集されたアノテーションを使用して抽出モデルのパフォーマンスを向上させることができます。​

これにより、すぐに使えるモデルを使用して、ユース ケースのパフォーマンスを向上させることができます。

いつ停止することができますか?​

検証プロセスで使用するモデルのラベル抽出の例を少なくとも 25 件提供したら停止します。検証結果を確認し、パフォーマンスが十分かどうか、またはさらに例が必要かどうかを確認します。

抽出データを検証する - [探索] タブ

#​	説明​
1​	フィールドの予測がすべて正しい場合は、[確認] ボタンを選択して、アノテーションが正しいことを一括で確認できます。
2​	メッセージに表示されるはずのフィールドを追加または変更するには、一般フィールドまたは抽出フィールド セクションの横にある + を選択します。
3​	このボックスをオンにすると、フィールド アノテーションが正しいことを抽出レベルで確認できます。
4​	これにより、特定のフィールドに対して予測されたデータ ポイントが示されます。​ 予測が正しくない場合は、[x] ボタンを選択してフィールドの予測が正しくなるよう調整できます。
5​	これは、データ ポイントが予測されるメッセージ内の位置を示します。​ アイコンは、メッセージに一般フィールドが存在することを示します。​ アイコンは、メッセージに抽出フィールドが存在することを示します。​
6​	フィールドを追加または変更するには、該当の [一般フィールド] または [抽出フィールド] セクションで、[+] ボタンの横にカーソルを合わせます。
7​	一般フィールドまたは特定の抽出フィールドに表示されるフィールドを展開するには、ドロップダウン ボタンを選択します​。

未確認ステートの抽出

以下の図は、未確認ステートでの抽出の外観を示しています。右側のペインでは、抽出は未確認としてマークされ、テキスト自体は明るい色で強調表されます。​

注: ​[一般フィールド] についても、上記同様です。

確認済みステートの抽出

以下の図は、確認済みステートでの抽出の外観を示しています。右側のペインでは、抽出は確認済みとしてマークされ、テキスト自体は濃い色で強調表示されます。​

注: [一般フィールド] についても、上記同様です。

抽出データを検証する – [トレーニング] タブ

注:

[Extractions Train] タブはパブリック プレビューの段階です。

[トレーニング] タブで抽出データを検証するには、以下の手順を実行します。

1. [トレーニング] に移動します。
2. [抽出] に移動します。
3. 検証するラベル抽出を選択します。
   
   

   

   
   
4. 検証するラベル抽出を選択したら、表示されたメッセージがラベルの適用可能な例であるかどうかを確認します。
5. 適用可能なラベルをすべて適用したら、[次: フィールドのアノテーションを行う] を選択します。
   
   

   

   
   
6. [トレーニング] タブでの抽出データの検証は、[探索] での抽出データの検証と似ています。​

   主な違いは、メッセージをトレーニング バッチで確認できることです。

7. [すべて確定して次へ] ボタンをクリックすると、次のメッセージにリダイレクトされ、自動的にアノテーションが行われます。