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使用“训练”标签进行训练 (优化)
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Communications Mining 用户指南
Last updated 2024年10月3日
使用“训练”标签进行训练 (优化)
所需的用户权限:“查看来源”和“审核并注释”
注意: “学习标签”现在是一种训练模式,仅用于注释未审核的消息,因此,在此模式下会禁用已审核筛选器。 已审核消息的“学习标签”已拆分为“检查标签”和“缺少标签”训练模式。
有关更多详细信息,请查看检查标签和缺少标签页面。
如果标签难以准确预测,并且您对已固定示例的一致性感到满意(如上一篇文章所述),则可能需要为模型提供更多样化(一致)训练示例。
平台通常会在 “ 模型评分因素 ”下将此模式 建议 为可从中受益最多的标签操作,以及您可以在“验证”中选择的特定标签的建议操作。
在难以预测标签是否适用的情况下训练平台的最佳方法是对未经审核的消息使用“学习”。
由于此模式会显示置信度分数介于 50% 和 66% (对于启用情感的数据集) 不等的标签的预测,因此,与直接使用预测相比,接受或更正这些预测会向模型发送更强烈的训练信号。以接受置信度分数为 90% 或更高的预测。 通过这种方式,您可以通过提供平台先前无法确定的各种训练示例来快速提高标签的性能。
在此模式下标注的实际流程将在“探索”阶段讨论。