向现有分类添加新标签

注意：您必须以 Automation Cloud 用户身份分配“来源 - 读取和数据集 - 审核”权限，或者作为旧版用户分配“查看源”和“审核并批注”权限。

概述

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。

向经过良好训练的分类添加新标签时，如果标签与先前审核的消息相关，请确保将新标签应用于先前审核的消息。否则，模型将实际上被告知新标签不应用于自己，并且将难以可靠地预测新标签。

数据集中审核的示例越多，添加新标签时所需的训练就越多。除非它是一个全新的概念，您在旧数据中找不到，但会在更新的数据中找到。

步骤

1. 找到应应用新标签的示例 时， 请创建新标签 。

2. 选择“缺少的标签” ，以查找更多平台确定应应用新标签的消息。有关更多详细信息，请查看查找带有丢失标签的消息。

   
   

   

   
   
3. 模型有时间重新训练并计算新的验证统计信息后，请在“验证” 页面中 查看新标签的性能 。
4. 检查是否需要更多训练。

查找可应用标签的示例

1. 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，如果搜索结果中存在大量类似示例，您可以批量应用标签。
2. 除了第一步，也可以在“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消息，并且在“探索”中搜索将返回与搜索词匹配的消息数量的大致计数。
3. 选择您认为可能经常与新标签一起出现的标签，并查看该标签的已固定示例，以查找应应用新标签的示例。
4. 拥有一些已固定的示例后，请检查其是否开始在标签模式下进行预测。如果是，请使用此模式添加更多示例。
5. 如果您在启用情感的数据集中添加注释，并且新标签为正面或负面，则在检查已审核示例时，还可以在正面和负面情感之间进行选择。但是，不能将文本搜索与“已审核”和“情感”筛选器结合使用。

查找带有“缺少”标签的消息

1. 当您使用之前的方法批注了相当多的示例，并且模型有时间重新训练时，请选择您的标签，使用“探索” 中的“缺少的标签” 功能，然后从下拉菜单中选择“缺少的标签” 。
2. 这将显示模型确定先前审核的示例中可能缺少所选标签的已审核消息。
3. 在这些情况下，模型将显示标签作为建议，如图像示例所示。
4. 将标签应用于模型认为应应用标签的所有消息。
5. 在此页面中继续训练，直到您已批注所有正确的示例，并且此模式不再显示应实际应用标签的示例。