Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)

Observação: você deve ter atribuído as permissões Origem — Leitura e Conjunto de dados — Revisão como um usuário do Automation Cloud, ou as permissões Visualizar origens e Revisão e anotação como um usuário legado.

Observação: Cada rótulo agora é um modo de treinamento exclusivamente para anotar mensagens não revisadas e, como tal, o filtro revisado está desabilitado nesse modo. Cada rótulo para as mensagens revisadas foi dividido nos modos Verificar rótulo e Modo de treinamento de rótulo ausente . Para obter mais detalhes, acesse Verificar rótulo e Rótulo ausente.

Se você tiver um rótulo que esteja tendo dificuldades para prever com precisão e você estiver satisfeito com a consistência dos exemplos já fixados, é provável que você precise fornecer ao modelo exemplos de treinamento mais variados e consistentes.

A plataforma sugerirá esse modo como uma ação recomendada para rótulos que mais se beneficiariam dele sob os fatores Classificação do modelo , bem como nas ações recomendadas para rótulos específicos que você pode selecionar em Validação.

O melhor método para treinar a plataforma nas instâncias em que ela tem dificuldade para prever se um rótulo se aplica ou não é usar o Teach para mensagens não revisadas.

Como esse modo mostra previsões para um rótulo com pontuações de confiança que variam para fora de 50% ou 66% no caso de um conjunto de dados habilitado por sentimento, aceitar ou corrigir essas previsões envia sinais de treinamento muito mais poderosos para o modelo do que se você fosse aceitar previsões com pontuações de confiança de 90% ou mais. Dessa forma, você pode melhorar rapidamente o desempenho de um rótulo fornecendo exemplos de treinamento variados sobre os quais a plataforma não tinha certeza anteriormente.

O processo real de anotação nesse modo é abordado na fase Explorar. Para obter mais detalhes, consulte Treinamento usando Teach Label (Explore).