既存のタクソノミーに新しいラベルを追加する

手記： Automation Cloud ユーザーとして [ソース] - [読み取り ] 権限と [データセット - 確認 ] 権限、またはレガシ ユーザーとして [ ソースの表示 ] 権限と [ 確認とアノテーション] 権限を割り当てている必要があります。

概要

既存の成熟したタクソノミーがあり、確認済みのメッセージが多数含まれている場合、新しいラベルを追加するには、追加のトレーニングを行って、タクソノミー内の残りのラベルと一致させる必要があります。

十分にトレーニングされたタクソノミーに新しいラベルを追加する際は、そのラベルに関連する確認済みのメッセージ (あれば) にラベルを適用してください。そうしないと、モデルは実質的に、新しいラベルを適用すべきではないと教えられ、新しいラベルを確実に予測するのが困難になります。

データセット内に確認済みの例が多いほど、新しいラベルを追加する際に多くのトレーニングが必要になります。ただしそれが、古いデータには見つからず、より最近のデータには見つかるまったく新しい概念である場合を除きます。

手順

1. ラベルを適用する必要がある例が見つかったら、新しいラベルを作成します。

2. [ 見逃されたラベル ] を選択すると、プラットフォームが新しいラベルを適用すべきだったと判断したメッセージをさらに検索します。詳しくは、「 見逃されたラベルを持つメッセージを検索する」をご覧ください。

   
   

   

   
   
3. モデルを再トレーニングして新しい検証の統計情報を計算する時間を設けたら、[ 検証] ページで 新しいラベルがどのように動作するかを確認します 。
4. さらにトレーニングが必要かどうかを確認します。

ラベルを適用できる例を見つける

1. [発見] の検索機能を使用して重要な単語や語句を検索し、類似のインスタンスを見つけることができます。検索結果に類似の例がたくさんある場合は、この方法でラベルを一括して適用します。
2. 最初の手順の代わりに、[探索] で重要な単語や語句を検索します。フィルターを適用して確認済みのメッセージに絞り込むことができることと、[探索] で検索した場合、検索語句に一致するメッセージのおおよその数が返されることから、この方法のほうが効果的である可能性があります。
3. 頻繁に出現すると思われるラベルを新しいラベルの横で選択し、そのラベルのピン留めされた例を確認して、新しいラベルを適用する必要がある例を見つけます。
4. ピン留めされた例がいくつかできたら、ラベル モードで、予測され始めるかどうかを確認します。予測される場合は、このモードを使用してさらに例を追加します。
5. 感情が有効化されたデータセットでアノテーションを行っている場合、新しいラベルが肯定的または否定的のどちらかであるときは、確認済みの例を確かめる際に肯定的な感情または否定的な感情を選択することもできます。ただし、テキスト検索を [確認済み] フィルターおよび [感情] フィルターと組み合わせることはできません。

見逃されたラベルを含むメッセージを検索する

1. 前の方法を使用して多数の例にアノテーションを行い、モデルを再トレーニングする時間ができたら、[探索] の [見逃されたラベル] 機能を使用します。そのためには、ラベルを選択して、ドロップダウン メニューから [見逃されたラベル] を選択します。
2. これにより、選択したラベルが確認済みの例で見逃された可能性があるとモデルが判断する、確認済みのメッセージが表示されます。
3. このような場合、以下の画像の例に示すように、モデルはラベルを提案として表示します。
4. ラベルが適用される必要があるとモデルが正しく考えるメッセージすべてにラベルを適用します。
5. すべての正しい例にアノテーションを行い、このモードでラベルを実際に適用すべき例が表示されなくなるまで、このページでトレーニングを続けます。