Vorbereitende Schritte

Suchen oder erstellen Sie eine Sammlung mit Dokumenten mit verschiedenen Satzbeispielen, über die Discovery informiert werden soll. Um das Satzklassifikationsmerkmal beizubringen, müssen Sie Beispiele für Satzklassen beschriften. Sie können Beispiele nur kennzeichnen, wenn Ihre Sammlung gültige Beispiele enthält. Versuchen Sie, Dokumente zu finden, die viele unterschiedliche Sätze enthalten, die als Beispiele für jede Satzklasse dienen, die Sie definieren möchten.

Hinzufügen eines Satzklassifikationsmerkmals

Um einen Satzklassifikator hinzuzufügen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Öffnen Sie das Projekt, in dem Sie den Satzklassifikator erstellen möchten.

   Das Projekt muss mindestens eine Sammlung mit Dokumenten enthalten, die repräsentativ für Daten sind, die Sie klassifizieren möchten.

2. Erweitern Sie in der Anzeige Verbesserungstools der Seite Verbessern und anpassen den Eintrag Konzepte der Teach-Domäne und klicken Sie dann auf Klassifikationsmerkmale für Sätze.

3. Klicken Sie auf Neu.

4. Fügen Sie einen Satzklassifikationsmerkmalnamen und optional eine Beschreibung hinzu.

   Dieser Name wird als Modellname und als Name der Aufbereitung verwendet, die beim Publizieren des Modells erstellt wird. Der Name wird als Aufbereitungsname auf der Seite Aufbereitungen angezeigt, auf der Sie und andere Benutzer ihn auf Objektgruppen anwenden können. Sie wird auch als Modellname in der JSON-Darstellung von Dokumenten angezeigt, in denen Satzklassen gefunden werden. Der Name wird mit der von Ihnen angegebenen Großschreibung und dem von Ihnen angegebenen Abstand gespeichert.

5. Wählen Sie eine Sammlung mit Dokumenten aus, die für Daten repräsentativ sind, die Sie klassifizieren möchten.

6. Wählen Sie Felder aus dem Dokument aus, die in der Dokumentansicht angezeigt werden sollen, in der Sie Dokumente aus der Sammlung beschriften.

   • Dokumenttitel wird in der Seitenkopfzeile als Dokumentname angezeigt. Wählen Sie ein Feld mit einem eindeutigen Wert pro Dokument aus, z. B. den Dateinamen, der im Feld extracted_metadata.filename gespeichert ist.
   • Dokumenthauptteil ist die Position, an der Sie Satzbeispiele im Inhalt beschriften. Choose a field that contains the bulk of the document content, such as the text field.

7. Klicken Sie auf Erstellen.

Ein Dokument aus der von Ihnen ausgewählten Sammlung wird in der Ansicht Dokumente beschriften angezeigt. Sie werden Vorkommen der Satzklassen beschriften, die Discovery aus diesem und anderen Dokumenten in der Sammlung erkennen soll.

Wenn im Hauptteil der Seite kein Text angezeigt wird, beginnen Sie jetzt mit der Erstellung eines neuen Satzklassifikationsmerkmals. Wenn Sie dieses Mal einen Wert für das Feld Dokumenthauptteil auswählen, müssen Sie ein Feld aus Ihren verarbeiteten Dokumenten auswählen, das Text enthält.

Satzklassen definieren

Definieren Sie Satzklassen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Klicken Sie auf Satzklasse hinzufügen.

2. Fügen Sie den Satzklassennamen und eine optionale Beschreibung hinzu.

3. Optional: Wählen Sie die Farbe für die Satzklasse im Dokument aus.

   Sie können auf eine Farbe in der Palette Beschriftungsfarbe klicken und auf das Symbol Farbe erneuern klicken, um von einer Farbe zur nächsten zu navigieren. Wenn Sie eine angepasste Farbe verwenden möchten, geben Sie den hexadezimalen Farbcode (#fff0f7) an.

4. Klicken Sie auf Erstellen.

5. Wiederholen Sie diesen Prozess, um alle Satzklassen hinzuzufügen, die das Klassifikationsmerkmal klassifizieren soll.

   Wenn Sie nicht sicher sind, was für Satzklassen hinzugefügt werden soll, kann es hilfreich sein, zuerst die Dokumente in der Sammlung zu überprüfen. Durch die Überprüfung des Inhalts können Sie ein Gefühl erhalten, für das Sätze eine signifikante Bedeutung haben, und nach logischen Methoden suchen, um solche Sätze zu klassifizieren.

Sätze beschriften

Suchen Sie in der Ansicht Beschriftungsdokumente Sätze in den Dokumenten aus Ihrer Sammlung und beschriften Sie sie, um ihre Satzklassen anzugeben. Während Sie beschriften, trainiert das Satzklassifikationsmerkmal automatisch ein Modell im Hintergrund, um Beschriftungsvorschläge darzustellen.

Die Beschriftungsvorschläge beschleunigen den Prozess der Beschriftung Ihrer Dokumente. Anstatt Dokumente durchzugehen und Zeit mit dem Lesen von Text zu verbringen, ermöglichen Ihnen die Beschriftungsvorschläge, relevante Beispiele einfach zu finden und im Kontext zu untersuchen.

Sie können Sätze auf folgende Weise kennzeichnen:

• Manuelle Beschriftung. Weitere Informationen finden Sie unter Manuelle Kennzeichnung.
• Dokumentbeschriftung suchen. Weitere Informationen finden Sie unter Find-in-document labeling.
• Intelligente Beschriftung. Weitere Informationen finden Sie unter Intelligente Kennzeichnung.

Im Gegensatz zum Entitätsextraktionsprogramm gibt es kein Konzept des Dokumentstatus wie Nicht gestartet, In Bearbeitungund Abgeschlossen für Satzklassifikationsmerkmale. Bei Entitätsextraktoren markieren Sie Dokumente als Abgeschlossen, um anzugeben, dass sie für das Training verwendet werden. Bei Satzklassifikationsmerkmalen werden nur beschriftete Sätze für das Training verwendet und nicht beschriftete Daten in jedem Dokument werden ignoriert.

Dokumente zu Trainingsdaten hinzufügen

Um weitere Dokumente hinzuzufügen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Navigieren Sie zur Ansicht Dokumente beschriften.
2. Klicken Sie in der Anzeige Dokumentliste auf Dokumente hinzufügen.

Diese Option ist nicht verfügbar, wenn keine anderen Dokumente in der Objektgruppe zum Hinzufügen zum Arbeitsbereich für Satzklassifikationsmerkmale vorhanden sind. Um weitere Dokumente zur Sammlung hinzuzufügen, navigieren Sie zur Seite Aktivität für die Sammlung und klicken Sie anschließend auf die Kachel Daten hochladen, um weitere Dokumente zu durchsuchen und hinzuzufügen.

Selbst wenn Sie weitere Dokumente aus einer Sammlung hinzufügen, können alle Dokumente zum Trainieren des Modells verwendet werden. Im Gegensatz zum Entitätsextraktor, bei dem alle abgeschlossenen Dokumente für das Training verwendet werden, verwendet das Satzklassifikationsmerkmal nur beschriftete Sätze für das Training und nicht beschriftete Daten werden ignoriert.

Sie können die Dokumente nicht aus der Sammlung auswählen, die in der Anzeige Dokumentliste für die Beschriftung angezeigt werden sollen. Wenn Sie bestimmte Dokumenttypen beschriften möchten, sollten Sie eine neue Objektgruppe erstellen, die nur diese Dokumente enthält.

Klassifikationsmerkmal trainieren

Nachdem Sie Dokumente beschriftet haben, können Sie die Trainingsdaten in der Ansicht Klassifikationsmerkmal trainieren überprüfen. Die Trainingsdaten werden zum Trainieren des Modells für Satzklassifikationsmerkmale verwendet.

Um den Klassifikator zu trainieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Navigieren Sie zur Ansicht Klassifikationsmerkmal trainieren.

2. Überprüfen Sie Ihre Beschriftungszusammenfassung, um festzustellen, ob Sie ausreichend beschriftet haben, um das Klassifikationsmerkmal zu trainieren.

   Zum Trainieren des Klassifikationsmerkmals muss jede Satzklasse mindestens 20 positive und zwei negative Beschriftungen aufweisen. Andernfalls ist die Schaltfläche Klassifikationsmerkmal trainieren inaktiviert und Sie können das Training nicht starten. Satzklassen ohne positive oder negative Beschriftungen werden ignoriert.

3. Überprüfen Sie, ob Sie erweiterte Optionen für das Training anwenden möchten. Die meisten Modelle erfordern keine Änderungen an den erweiterten Optionen.

   Ihre Sätze werden zufällig in Sätze aufgeteilt. Das Trainingsset wird zum Trainieren des Klassifikationsmerkmals verwendet. Das Testset wird verwendet, um das Modell nach dem Training zu testen. Das Blindset hat reservierte Sätze, die Sie während des Trainings nicht sehen. Sie werden verwendet, um in regelmäßigen Abständen eine unverzerrte Auswertung des Modells zu generieren. Die Standardaufteilung verwendet das Standardverhältnis für das Training. Weitere Informationen finden Sie unter Dokumentgruppen für Schulungen.

4. Klicken Sie auf Klassifikationsmerkmal trainieren.

   Wenn Sie das Klassifikationsmerkmal trainieren, verwendet Discovery Sätze aus dem Trainingsset, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen. Die Ergebnisse des Tests werden angezeigt und können in der Ansicht Klassifikationsmerkmal auswerten überprüft werden.

Klassifikationsmerkmal auswerten

Um Metriken aus dem Testlauf des Satzklassifikationsmerkmalmodells zu überprüfen, das Sie erstellt haben, klicken Sie auf die Registerkarte Klassifikationsmerkmal auswerten.

In der folgenden Tabelle werden die verfügbaren Bewertungsmetriken beschrieben.

1. Überprüfen Sie die Metriken, die zum Testlauf des Klassifikationsmerkmalmodells bereitgestellt werden, um festzustellen, ob ein weiteres Training erforderlich ist.

2. Untersuchen Sie die Testergebnisse ausführlicher, indem Sie auf Trainingsergebnisse im Testset prüfen klicken.

   

   Sätze aus dem Testset werden mit den tatsächlichen und vorhergesagten Beschriftungen angezeigt, die in der Liste im linken Teilfenster angezeigt werden. Wenn Sie auf einen Satz in der Liste klicken, wird er in der Dokumentansicht im rechten Teilfenster angezeigt.

   • Die tatsächlichen Beschriftungen sind die Beispiele, die eine Person manuell beschriftet hat. Sie werden als die richtigen Bezeichnungen betrachtet.
   • Vorhergesagte Beschriftungen sind Beispiele, die das Satzklassifikationsmerkmal als Satzklassen identifiziert und beschriftet hat.

   Die Leistung des Modells wird anhand der Übereinstimmung der vorhergesagten Beschriftungen mit den tatsächlichen Beschriftungen bewertet.

3. Klicken Sie zum Filtern der Liste auf das Symbol Filter, wählen Sie die Satzklasse und Vorhersage aus und klicken Sie dann auf Anwenden.

Schulungsergebnisse aus Leistungsaufgliederung überprüfen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Trainingsergebnisse aus der Leistungsaufgliederung zu überprüfen:

1. Klicken Sie auf eine Zahl in der Tabelle Leistungsaufgliederung nach Satzklasse.

   Das Dialogfenster Schulungsergebnisse prüfen wird angezeigt.

2. Überprüfen Sie die relevanten Sätze, die auf der Zahl basieren, auf die Sie geklickt haben.

Satzklassifikationsmerkmal als Aufbereitung veröffentlichen

Wenn Sie denken, dass das Satzklassifikationsmerkmal bereit ist, veröffentlichen Sie das Satzklassifikationsmerkmalmodell. Sie können berücksichtigen, dass das Modell bereit ist, wenn sich der Score nach mehreren Testläufen, in denen Sie Verbesserungen vornehmen, nicht ändert. Sie können nach der Veröffentlichung des Modells zur Aktualisierung zurückkehren und das Modell erneut trainieren.

Um einen Satzklassifikator zu veröffentlichen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Navigieren Sie zur Ansicht Klassifikationsmerkmal auswerten und klicken Sie auf Klassifikationsmerkmal veröffentlichen.
2. Klicken Sie auf Publizieren.
3. Klicken Sie auf "Auf Daten anwenden ".
4. Wählen Sie eine Objektgruppe und dann das Textfeld aus, auf das die Aufbereitung des Satzklassifikationsmerkmals angewendet werden soll.
5. Klicken Sie auf Anwenden.

Satzklassifikationsmerkmalmodell herunterladen

Ein Modell für Satzklassifikationsmerkmale, das Sie in einem Projekt erstellen und implementieren, ist als Aufbereitung verfügbar, die auf eine Objektgruppe aus einem beliebigen Projekt in derselben Serviceinstanz angewendet werden kann.

Wenn Sie das Modell für Satzklassifikationsmerkmale in einem Projekt aus einer anderen Serviceinstanz verwenden wollen, können Sie das Satzklassifikationsmerkmalmodell exportieren oder herunterladen. Um sie an anderer Stelle zu verwenden, führen Sie die Schritte zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen in Importierte ML-Modelle zum Suchen nach angepassten Begriffen verwenden aus. Sie können nicht mit der Bearbeitung eines Satzklassifikationsmerkmals fortfahren, das Sie in ein anderes Projekt importieren.

Das zu exportierende Satzklassifikationsmerkmal muss vollständig trainiert sein.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Satzklassifikator zu exportieren:

1. Öffnen Sie das Projekt mit dem Satzklassifikationsmerkmal, das Sie exportieren möchten.

2. Erweitern Sie in der Anzeige Verbesserungstools der Seite Verbessern und anpassen den Eintrag Konzepte der Teach-Domäneund klicken Sie dann auf Klassifikationsmerkmale für Sätze.

3. Suchen Sie in der Liste Satzklassifikationsmerkmale das Satzklassifikationsmerkmal, das Sie exportieren wollen.

4. Klicken Sie auf das Symbol Aktionen für Ihr Klassifikationsmerkmal und wählen Sie dann Modell herunterladen aus, um das Modell auf Ihrem System zu speichern.

   Die Option Modell herunterladen ist nur verfügbar, wenn das Modell trainiert wurde.

Das Modell für Satzklassifikationsmerkmale wird als .sc-Datei gespeichert. Sie können sie als Modell für maschinelles Lernen in ein Projekt in einer anderen Serviceinstanz importieren und dann auf Ihre Sammlungen anwenden.

Beschriftete Daten für ein Satzklassifikationsmerkmal herunterladen

Sie können die gekennzeichneten Daten für ein Satzklassifikationsmerkmal von Discoveryherunterladen oder exportieren. Sie können die exportierten beschrifteten Daten zum Trainieren oder Erstellen von Large Language Models (LLMs) in einem Service wie Watson Studio und Natural Language Processing (NLP) verwenden.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die beschrifteten Daten zu exportieren:

1. Erweitern Sie in der Anzeige Verbesserungstools der Seite Verbessern und anpassen den Eintrag Konzepte der Teach-Domäneund klicken Sie dann auf Klassifikationsmerkmale für Sätze.

2. Klicken Sie für das Satzklassifikationsmerkmal, aus dem Sie beschriftete Daten exportieren wollen, auf das Symbol Aktionen und wählen Sie dann Beschriftete Daten herunterladen aus.

   Es wird eine komprimierte Datei mit gekennzeichneten Daten heruntergeladen. Die komprimierte Datei enthält die folgenden JSON-Dateien.

   • labeled_data.json: Enthält den Text und die Beschriftungen. Das Datenformat basiert auf dem Eingabedatenformat für die Textklassifikation in Watson Natural Language Processing. Weitere Informationen finden Sie unter Eingabedatenformat.
   • metadata.json: Enthält Metadaten für den Arbeitsbereich und beschriftete Daten

$ cat labeled_data.json | jq -r '.[] | [.text, .labels[]] | @csv'

    "sentence1", class-label1, class-label2
    "sentence2", class-label3
    "sentence3", ...
    ...

Anwenden der Aufbereitung eines Satzklassifikationsmerkmals

Wenn Sie das Satzklassifikationsmerkmal veröffentlichen, geben Sie das Feld an, auf das das Satzklassifikationsmerkmal angewendet werden soll.

Um die Anreicherung später auf andere oder mehrere Felder anzuwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Klicken Sie im Navigationsfenster auf Sammlungen verwalten.

2. Klicken Sie auf diese Option, um die Objektgruppe zu öffnen, auf die Sie die Aufbereitung anwenden wollen.

3. Klicken Sie auf Aufbereitungen.

4. Suchen Sie den Namen des Satzklassifikationsmerkmals in der Liste und wählen Sie dann ein Feld aus, auf das die Aufbereitung angewendet werden soll.

   Sie können ein Feld auswählen, das Text oder HTML enthält.

5. Klicken Sie auf Änderungen anwenden und erneut verarbeiten.

Weitere Informationen zum Anwenden einer Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale auf eine Sammlung finden Sie unter Aufbereitungen verwalten

Ausgabe des Satzklassifikationsmerkmals

Wenn die Aufbereitung einen Ihrer Sätze in einem Dokument klassifiziert, wird ein Eintrag zum Abschnitt enriched_text.element_classes der JSON-Darstellung des Dokuments hinzugefügt. Der Abschnitt enthält Sätze, die von Ihrem Klassifikationsmerkmalmodell zusammen mit ihren Satzklassen klassifiziert werden.

Ein Satzklassifikationsmerkmal klassifiziert keine Sätze mit Konfidenzscores, die unter 0.5liegen.

Die folgende JSON-Ausgabe ist ein Beispielergebnis der Satzklassifizierung.

To retain the score information for more than the most recent 5 training runs, you can export the metrics in comma-separated value format, and track the scores in a separate application. Click the tabular representation icon ![Tabular representation icon](images/table-of-contents.svg), and then click **Download as CSV**.
{: tip}

Satzklassifikationsmerkmal löschen

Sie können ein Satzklassifikationsmerkmal löschen, wenn es nicht verwendet wird, z. B. wenn die Aufbereitung, die aus dem Satzklassifikationsmerkmal veröffentlicht wird, nicht auf eine Objektgruppe angewendet wird.

Sie können ein Satzklassifikationsmerkmal löschen, wenn Sie beispielsweise den Grenzwert für die maximale Anzahl von Satzklassifikationsmerkmalen erreichen, die für Ihren Plan zulässig sind.

Es gibt zwei verschiedene Grenzwerte: die maximale Anzahl der Arbeitsbereiche für Satzklassifikationsmerkmale und die maximale Anzahl der Aufbereitungen für Satzklassifikationsmerkmale. Sie erstellen einen Arbeitsbereich für Satzklassifikationsmerkmale, wenn Sie zur Anzeige Verbesserungstools navigieren, *Konzepte der Domäne "Teach"*erweitern, auf Satzklassifikationsmerkmale klicken und anschließend auf die Schaltfläche Neu klicken. Sie erstellen eine Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale, wenn Sie Ihr Klassifikationsmerkmal für trainierte Sätze veröffentlichen oder ein Modell für Satzklassifikationsmerkmale hochladen. Informationen zu den Grenzwerten finden Sie unter Grenzwerte für Satzklassifikationsmerkmale.

Beachten Sie, dass Grenzwerte pro Serviceinstanz und nicht pro Projekt definiert werden. Wenn Sie im aktuellen Projekt nicht die maximale Anzahl von Satzklassifikationsmerkmalen haben, aber keine neuen Arbeitsbereiche für Satzklassifikationsmerkmale erstellen oder Ihr trainiertes Satzklassifikationsmerkmal publizieren können, überprüfen Sie andere Projekte in derselben Serviceinstanz. Möglicherweise gibt es Arbeitsbereiche für Satzklassifikationsmerkmale oder Aufbereitungen, die nicht in anderen Projekten verwendet werden, die gelöscht werden können.

APIs für Satzklassifikationsmerkmale verwenden

Die API für Satzklassifikationsmerkmale ist eine Betafunktionalität.

Sie können die APIs verwenden, um die Aufbereitung von Satzklassifikationsmerkmalen auf Ihre Dokumente anzuwenden. Mit den APIs können Sie eine Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale erstellen und die Aufbereitung verwalten, wie z. B. sie aktualisieren und löschen.

Um die Satzklassifikator-APIs zu verwenden, müssen Sie Folgendes tun:

1. Erstellen Sie mit der Methode create an enrichment in der API eine Erweiterung für Satzklassifikationsmerkmale.

   Weitere Informationen zum Erstellen der Aufbereitung finden Sie unter Aufbereitung erstellen in der API-Referenz.

   Sie müssen die beschrifteten Daten angeben, um das Modell für Satzklassifikationsmerkmale zu trainieren, wenn Sie die Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale erstellen. Die gekennzeichneten Daten müssen das folgende CSV-Format aufweisen:

   "sentence1", class-label1, class-label2
   "sentence2", class-label3
   "sentence3", ...
   ...
   

   Jede Zeile ist ein Satz gefolgt von einer durch Kommas getrennten Liste mit null oder mehr Satzklassenbezeichnungen, die dem Satz zugeordnet sind.

   Als bewährtes Verfahren sollte jede Satzklassenbezeichnung in der CSV-Datei durch mindestens 100 Sätze dargestellt werden, um eine angemessene Satzklassifizierung zu erreichen. Sätze, die einer Satzklassenbezeichnung zugeordnet sind, werden als positive Beispiele dieser Satzklasse betrachtet. Sätze, die keiner Satzklassenbeschriftung zugeordnet sind, werden als negative Beispiele dieser Satzklasse betrachtet.

   Nachdem die Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale erfolgreich erstellt wurde, navigieren Sie zur Seite Sammlungen verwalten, wählen Sie die Sammlung aus und öffnen Sie dann die Registerkarte Aufbereitungen. Sie finden die Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale in der Liste der verfügbaren Aufbereitungen.

   Nachdem die Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale Status bereit ist, können Sie die Aufbereitung für Satzklassifikationsmerkmale auf die Dokumente in Ihrer Sammlung anwenden.

2. Wenden Sie die von Ihnen erstellte Aufbereitung des Satzklassifikationsmerkmals auf die Felder (Text oder HTML) in Ihren Dokumenten an, um Sätze zu klassifizieren. Weitere Informationen zum Anwenden einer Aufbereitung und zum Verwalten der Aufbereitung mit APIs finden Sie unter API zum Verwalten von Aufbereitungen verwenden.

Grenzwerte für Satzklassifikationsmerkmale

Die Anzahl der Satzklassifikationsmerkmale, die Sie pro Serviceinstanz erstellen können, hängt vom Plantyp Discovery ab.