タクソノミーを定義する

モデルが最も関連性の高い予測を返すようにするには、各データセットのタクソノミーを正しく定義する必要があります。これは、生成 AI による抽出プロセスにおいて重要な手順です。モデルの学習と予測は、事前に定義した詳細に基づいて行われるためです。

まず、タクソノミーを次のように定義します。

1. Communications Mining™ にログインして、[データセット] ページを表示します。

2. [ 新しいデータセット ] を選択して新しいデータセットを作成し、必要なフィールドに入力します。詳しくは、「 新しいデータセットを作成する」をご覧ください。

3. [次へ] を選択します。

4. [ラベルを定義] ステップで、[ラベルを追加] を選択します。

5. ラベルを正しく定義および構成し、ラベルの構成を明確に説明します。

   たとえば、「ラベル 1」、「ラベル 2」のように、構造を持たずに個々のラベルを追加したり、「ラベル 1」、「ラベル 2」という Parent label > Branch label > Child label構造を持つ階層を作成したりできます。このラベル階層は、この特定のデータセットのタクソノミーを表します。詳しくは、「 ラベルの階層」をご覧ください。

6. [作成] を選択します。

   注:

   データセットのタクソノミーを表示または編集するには、[ 探索 ] タブまたは [ レポート ] タブのサイドパネルで、[ ラベル] セクションが表示されるまで下にスクロールします。

タクソノミーを設定したら、自動化するプロセスを決定します。

次に、ドキュメントから抽出する必要がある特定のデータ ポイントまたはフィールドを特定します。

最後に、データ ポイントを一貫性のある構造に整理します (つまり、抽出スキーマ) 。データ抽出プロセスをガイドします。抽出スキーマを構築するには、[ トレーニング]、[ 探索]、または [設定 ] タブを使用してフィールドを設定し、フィールドの種類を設定します。

詳しくは、次のリソースをご覧ください。

• タクソノミーの設計のベスト プラクティス
• タクソノミーの目的を定義する
• タクソノミーの構造を構築する
• タクソノミーをインポートする