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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
ベスト プラクティスと考慮事項

Communications Mining ガイド
最終更新日時 2025年8月11日
ラベルと同様に、一般フィールドと抽出フィールドを部分的に確認しないでください。
- 一般フィールドは、メッセージ全体レベルではなく、段落レベルで確認されます。段落のフィールドを確認するときは、段落内のすべてのフィールドを確認します。
段落内のあるフィールドの確認を行わず、そのフィールド以外のすべてのフィールドにラベル付けした場合、そのフィールドは予測されたフィールドの真の例ではない、とモデルに示すことになります。これは、検証スコアと一般フィールドのパフォーマンスに反映されます。
- 抽出フィールドは、段落レベルだけでなく、メッセージ レベルでも確認されます。メッセージ全体のフィールドを確認する場合は、メッセージ内のすべてのフィールドを確認します。
メッセージ内のあるフィールドの確認を行わず、そのフィールド以外のすべてのフィールドにラベル付けした場合、そのフィールドは予測されたフィールドの真の例ではない、とモデルに示すことになります。これは、検証スコアと抽出フィールドのパフォーマンスに反映されます。
注: フィールド レベルの考慮事項と、抽出およびラベルのパフォーマンスは、一般フィールドと抽出フィールドの両方を割り当てる際に覚えておくべき最も重要なことです。
- グローバル フィールドは、相互に重複していたり、そのフィールド自体の別の例と重複していたりしてはなりません。
- グローバル フィールドと抽出フィールドは相互に重複していても構いません。
- 異なる抽出フィールドで同じテキスト範囲を必要な回数だけ使用できます。
- 現在、Communications Mining™ には、一般フィールドの正規化のプレビュー機能はありません。正規化する必要があるフィールドは、下流の応答で正規化されます。Communications Mining での正規化は、今後モデルで利用できるようになる予定です。
- 子ラベルに抽出が含まれている場合、その親は抽出例を自動的に継承しません。ラベルの場合、その親は自動的に抽出例を継承します。