向现有分类添加新标签

所需的用户权限：“查看来源”和“审核并注释”。

如果您已有一个成熟分类，其中包含许多已审核的邮件，则添加新标签需要一些额外的训练，以使其与分类中的其余标签保持一致。

向训练有素的分类添加新标签时，如果标签与先前审核的消息相关，则需要确保将其应用于以前审核的消息。

否则，模型将实际上被告知新标签不应应用于自己，并且将难以准确预测新标签。

数据集中经过审核的示例越多，添加新标签时所需的训练就越多（除非这是一个全新概念，您在旧数据中找不到，但会在较新的数据中找到）。

关键步骤：

找到应适用新标签的示例时，请创建新标签

使用几种不同的方法查找应适用此概念的其他示例：

1. 您可以使用“发现”中的搜索功能搜索关键术语或短语，以查找类似实例 - 这样，您可以在搜索结果中存在大量类似示例时批量应用标签
2. 或者，您可以在“探索”中搜索关键术语或短语 - 这可能是更好的方法，因为您可以筛选出“已审核”的邮件，而在“探索”中搜索将返回与搜索词匹配的邮件消息的大约数量
3. 您还可以选择您认为可能经常与新标签一起显示的标签，并查看该标签的固定示例，以查找应应用新标签的示例
4. 固定一些示例后，请查看“标签”模式是否开始预测这些示例 - 如果开始，请使用此模式添加更多示例
5. 最后，如果您在已启用情感的数据集中进行标注，并且新标签通常为正面或负面，则在查看已审核的示例时，也可以在正面和负面情感之间进行选择（尽管目前您不能将“文本搜索”与“已审核”筛选器和情感筛选器）

然后，使用“缺少标签”来查找平台认为应应用新标签的更多消息：

• 在使用上述方法标注了相当多的示例后，并且模型有时间进行重新训练，请使用“探索”中的“缺少标签”功能，方法是选择您的标签，然后从下拉菜单中选择“缺少标签”
• 这将向您显示已审核的消息，其中模型认为在先前审核的示例中可能缺少选择标签
• 在这些情况下，模型会将标签显示为建议（如下面的示例所示）
• 将标签应用于模型正确认为应应用标签的所有消息
• 在此页面中继续训练，直到您注释了所有正确的示例，并且此模式不再显示应实际应用标签的示例

示例消息，其中模型正确建议错过了“索赔 > 确认 > 付款”

然后在“验证”页面中检查新标签的执行情况（一旦模型有时间重新训练并计算新的验证统计信息），并查看是否需要更多训练。