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- はじめに
- アクセス制御と管理
- ソースとデータセットを管理する
- モデルのトレーニングと保守
- 生成 AI による抽出
- 分析と監視を使用する
- オートメーションと Communications Mining™
- 開発者
- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
- Communications Mining™ でアノテーションの偏りを修正する
- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 対話データ分析 AI としての Communications Mining™ と Google AutoML を比較する
- ライセンス
- よくある質問など
重要 :
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Communications Mining ガイド
最終更新日時 2026年3月9日
ラベルを適用する
注:
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。
単一のラベルを適用する
-
[ 発見 ] タブまたは [ 探索 ] タブに移動します。
-
メッセージで [ ラベルを追加 +] を選択するか、予測があるメッセージの場合はプラス記号
+を選択します。このタクソノミー内の作成済みのラベルを選択するか、テキスト ボックスを使用して新しいラベルを作成します。 -
ラベルの名前を入力します。
-
Enter キーを押すか、チェックマーク アイコンを選択してラベルを適用します。感情分析が有効化されている場合は、いずれかのアイコンを選択して、ラベルを肯定的な感情または否定的な感情とともに適用します。

注:
ラベル構造の形式は、次のいずれかである必要があります。
- [スタンドアロンの親 / ルート ラベル]
- [親 / ルート ラベル] > [リーフ ラベル]
- [親/ルート ラベル] > [ブランチ ラベル] > [リーフ ラベル]
ラベル階層に 3 レベルを超える階層を設定することはお勧めしません。トレーニングがいっそう複雑になるためです。場合によっては必要になることもありますが、ベスト プラクティスとは見なさないでください。
ラベルを一括で適用する
ラベルを複数のメッセージのグループに適用すると、アノテーションのプロセスを大幅に高速化できます。
- [ 発見] に移動すると、[ クラスター ] または [検索 ] 機能を使用できます。
- [ ラベルを追加 + ] ボタンを選択して以前に作成したラベルを追加するか、テキスト ボックスを選択して新しいラベルを作成します。
- メッセージの完全なアノテーションを行うために必要な数のラベルを追加します。
- メッセージを完全にアノテーションを行ったら、[ ラベルを適用 ] を選択して、選択したメッセージにラベルを適用します。
注:
すべてのメッセージが自動的に選択されます。メッセージのトグル ボタンを選択すると、そのメッセージの選択が解除されます。
同じページに、次のボタンもあります。
ラベルを非表示 ![]() | 表示されているメッセージに現在適用されているラベルを非表示にします。 |
選択を切り替え ![]() | 選択を反転し、選択したメッセージの選択を解除するか、その逆の操作を行います。 |
メッセージを選択または選択解除します。 ![]() | すべてのメッセージの選択を解除するか、すべてのメッセージを選択します。 |


