ラベル (予測、信頼度レベル、ラベル階層、ラベルの感情)

ラベルは、メッセージで表される意図または概念を構造化して要約したものです。1 つのメッセージが複数のラベルで要約されます。つまり、ラベルはメッセージの相互に排他的な分類ではありません。

たとえば、カスタマー エクスペリエンスを監視するデータセットに「間違った請求書の通知」というラベルを作成し、顧客が誤った請求書と思われるものを受け取ったことを会社に通知している状況を表すことができます。

ラベルの作成と編集の操作は、主に [探索] ページと [発見] ページで行います。

ピン留めされたデータと予測されたデータを比較する

最初に、ラベルを関連するメッセージに適用してラベルを作成します。続いてそのラベルを適用してモデルのトレーニング例を強化できます。その後、プラットフォームが、関連するデータセット全体でラベルの自動予測を開始します。

ユーザーがメッセージに適用したラベルはピン留めされたと見なされるのに対し、プラットフォームがメッセージに割り当てるラベルはラベルの予測と呼ばれます。

確認済みのメッセージと未確認のメッセージについて詳しくは、「 アノテーション済みのメッセージとアノテーション未実施のメッセージ」をご覧ください。

信頼度レベル

このプラットフォームが、ユーザーが確認していないメッセージにラベルが適用されるかどうかを予測する場合、そのラベルの予測に信頼度レベルの割合 (%) を提供します。信頼度レベルが高いほど、プラットフォームはそのラベルが適用されることに自信を持っています。

予測されたラベルでプラットフォームが持っている信頼度レベルによって、ラベルが網掛けされます。ラベルが不透明であるほど、プラットフォームはラベルが適用されることに自信を持っています。

ラベルの階層

ラベルを階層構造で編成すると、新しい概念をより迅速に編成してトレーニングできます。

この階層の形式は、[親ラベル] > [ブランチ ラベル 1] > [ブランチ ラベル n] > [子ラベル] のような形式にすることができます。

ラベルは、スタンドアロンの親ラベルにすることも、ブランチ ラベルと子ラベルを作成し (大なり記号 > で区切って、階層内の前のラベルのサブセットを形成することもできます)。

子ラベルまたはブランチ ラベルがピン留めまたは予測されると、モデルは階層内の前のレベルもピン留めまたは予測されたと見なします。親ラベルは識別しやすいことが多いため、親ラベルの予測は通常、階層の下位レベルよりも信頼度レベルが高くなります。

ラベルの階層について詳しくは、「 タクソノミー」をご覧ください。

ラベルの感情

感情分析が有効になっているデータセットの場合、緑または赤は、ピン留めされたラベルと予測されたラベルの両方について、肯定的または否定的な感情を示します。

ラベルの階層のレベルが異なると、感情の予測も異なる場合があります。たとえば、「物件」については全体的に肯定的なレビューであっても、「物件 > 場所」については否定的である可能性があります。