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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

Communications Mining ガイド
最終更新日時 2025年11月10日
手記: 一般フィールドは特定のラベルに関連付けられませんが、抽出フィールドは関連付けられます。これらの抽出フィールドは、リンクされたラベルに基づいて予測されます。
一般フィールドは、メッセージ内から抽出できる構造化データの追加要素です。一般フィールドには、金額、日付、通貨コード、組織、ユーザー、メール アドレス、URL などの他に、業界固有のさまざまなカテゴリのデータが含まれます。
次の図は、予測された 3 つの一般フィールド、2 つの金額、および 1 つの保険証券番号を含むメッセージを示しています。
保険引受メールボックスに送信された、構造化データの一般フィールド (2 つの金額と 1 つの保険証券番号) を含むメールのメッセージの例
ラベルと同様に、予測された一般フィールドを承認、却下、割り当てることができます。その場合、テキストの文字列を強調表示し、正しい一般フィールドをモーダルのリストから選択します。この方法について詳しくは、「 一般フィールドを確認および適用する」をご覧ください。どの操作を行っても一般フィールド抽出モデルにトレーニング シグナルが送られ、その一般フィールドの種類の理解が改善されます。
一般フィールドの抽出を有効化するかどうかと、どの一般フィールドを抽出対象として選択するかは、データセットの作成時、または データセット ページの[設定] タブで確認します。