La clasificación de frases es una característica beta que solo está disponible en despliegues gestionados. Además, la característica sólo está disponible para documentos en inglés.
Utilice la clasificación de frases para clasificar frases en sus documentos que sean de interés empresarial significativo.
La clasificación de frases utiliza un modelo de aprendizaje automático que clasifica las frases basándose en clases de frases definidas por el usuario. Puede etiquetar frases de ejemplo en los documentos para definir las clases de frase. Para
acelerar el proceso de etiquetado, el sistema prepara automáticamente un modelo de sugerencia en segundo plano y le proporciona más sugerencias de etiquetado de frase.
Antes de empezar
Busque o cree una colección con documentos que tengan varios ejemplos de frase sobre los que desea obtener información de Discovery. Para enseñar el clasificador de frase, debe etiquetar ejemplos de clases de frase. Sólo puede etiquetar ejemplos
si la colección contiene ejemplos válidos. Intente encontrar documentos que tengan muchas y variadas frases que funcionen como ejemplos de cada clase de frase que desee definir.
Adición de un clasificador de frase
Para añadir un clasificador de oraciones, siga estos pasos:
Abra el proyecto en el que desea crear el clasificador de oraciones.
El proyecto debe tener al menos una colección con documentos que sean representativos de los datos que desea clasificar.
En el panel Herramientas de mejora de la página Mejorar y personalizar, expanda Enseñar conceptos de dominio y, a continuación, pulse Clasificadores de sentencia.
Pulse Nuevo.
Añada un nombre de clasificador de frase y, opcionalmente, una descripción.
Este nombre se utiliza como nombre de modelo y como nombre del enriquecimiento que se crea al publicar el modelo. El nombre se muestra como el nombre de enriquecimiento en la página Enriquecimientos donde usted y otros usuarios
pueden aplicarlo a las colecciones. También se muestra como el nombre del modelo en la representación JSON de los documentos donde se encuentran las clases de frase. El nombre se almacena con las mayúsculas y el espacio que especifique.
Elija una colección con documentos que sean representativos de los datos que desea clasificar.
Elija los campos del documento que desea mostrar en la vista de documentos donde etiquetará los documentos de la colección.
Título del documento se muestra en la cabecera de página como el nombre del documento. Elija un campo que tenga un valor exclusivo por documento, como por ejemplo el nombre de archivo, que se almacena en el campo extracted_metadata.filename.
Cuerpo del documento es donde se etiquetan los ejemplos de frase en el contenido. Elija un campo que contenga la mayor parte del contenido del documento, como por ejemplo el campo text.
Pulse Crear.
Un documento de la colección que ha seleccionado se muestra en la vista Etiquetar documentos. Etiquetará las apariciones de las clases de frase que desea que Discovery reconozca de este y otros documentos de la colección.
Si no se visualiza ningún texto en el cuerpo de la página, empiece de nuevo ahora creando un nuevo clasificador de frases. Esta vez, cuando seleccione un valor para el campo Cuerpo de documento, asegúrese de elegir un campo de los documentos
procesados que contiene texto.
Definición de clases de frase
Defina las clases de frase completando los pasos siguientes:
Pulse Añadir una clase de frase.
Añada el nombre de clase de frase y una descripción opcional.
Opcional: Elija el color que se utilizará para la clase de frase en el documento.
Puede pulsar un color en la paleta Color de etiqueta, pulse el icono Renovar color para tabular de un color al siguiente. Para utilizar un color personalizado, especifique su código de color hexadecimal (#fff0f7).
Pulse Crear.
Repita este proceso para añadir todas las clases de frase que desea que clasifique el clasificador.
Si no está seguro de qué añadir para las clases de oración, puede ser útil revisar primero los documentos de la colección. Al revisar el contenido, puede obtener una sensación de qué frases tienen un significado significativo y buscar formas
lógicas de clasificar dichas frases.
Etiquetado de frases
En la vista Etiquetar documentos, busque frases en los documentos de la colección y colóquelas para indicar sus clases de frase. Mientras está etiquetando, el clasificador de frases entrena automáticamente un modelo en segundo plano
para presentar sugerencias de etiquetado.
Las sugerencias de etiquetado aceleran el proceso de etiquetado de los documentos. En lugar de pasar por documentos y pasar tiempo leyendo texto, las sugerencias de etiquetado le permiten encontrar fácilmente ejemplos relevantes y examinarlos
en contexto.
Puede etiquetar oraciones de las siguientes maneras:
Etiquetado manual. Para obtener más información, consulte Etiquetado manual.
A diferencia del extractor de entidad, no hay ningún concepto de estado de documento como, por ejemplo, No iniciado, En cursoy Completado para el clasificador de frase. En el caso del extractor de entidad, marque los
documentos como Completados para indicar que se utilizan para el entrenamiento. En el caso del clasificador de frases, sólo se utilizan las frases etiquetadas para el entrenamiento y se ignoran los datos no etiquetados en cada documento.
Datos utilizados para el entrenamiento
Característica
Qué se utiliza para el entrenamiento
Extractor de entidad
Todos los documentos que están marcados como completos
Clasificador de frase
Todas las frases etiquetadas (las frases no etiquetadas no se utilizan)
etiquetado manual
Para etiquetar manualmente, siga estos pasos:
Lea los documentos que se muestran en la página Etiquetar documentos para localizar los ejemplos de frase adecuados para etiquetarlos.
Seleccione un ejemplo de frase y pulse el icono Editar etiquetas.
Seleccione una clase de frase de la lista para etiquetar la frase de ejemplo como una etiqueta positiva.
Para etiquetar la frase de ejemplo como una etiqueta negativa, pulse Mayús al seleccionar la clase de frase en la lista.
Si no encuentra los ejemplos de frase adecuados, seleccione un documento diferente en la Lista de documentos.
Labeled sentence examples
Repita los pasos para etiquetar las frases de ejemplo como positivas o negativas en otros documentos de la colección.
Al etiquetar, pulse Guardar clasificador de frase para guardar el trabajo. Si se mueve a otra página desde la página Etiquetar documentos, el sistema guarda automáticamente el trabajo.
Utilice teclas de acceso directo para operaciones de etiquetado rápido. Pulse las teclas 1 a 5 correspondientes a una clase de frase que se muestra en la lista para etiquetar la frase de ejemplo como una etiqueta positiva. Del mismo modo,
pulse las teclas 6 a 0 para añadir una etiqueta negativa. Puede pulsar la tecla Suprimir o la tecla Retroceso para eliminar etiquetas de la frase seleccionada.
Etiquetado de búsqueda en documento
Utilizando la característica de búsqueda, puede encontrar ejemplos de frase en un documento y etiquetarlos fácilmente. También puede utilizar la búsqueda para encontrar ejemplos etiquetados y ejemplos no etiquetados y corregir las incoherencias
de etiquetado.
Para buscar ejemplos y etiquetarlos en un documento, realice los pasos siguientes:
En la vista Etiquetar documentos, pulse el icono Buscar.
En el campo Buscar, especifique el texto que desea buscar en el documento.
Los resultados de búsqueda del documento se muestran cuando se especifica el texto.
Para examinar los resultados de la búsqueda, puede pulsar los iconos Siguiente resultado y Resultado anterior. Para elegir una etiqueta para un ejemplo no etiquetado en el resultado, pulse el icono Editar etiquetas y seleccione una clase de frase de la lista. También puede eliminar etiquetas de un ejemplo ya etiquetado en el resultado pulsando el icono Editar etiqueta y seleccionando Eliminar etiquetas.
Resultados de la búsqueda
Para filtrar los resultados de la búsqueda, pulse el icono Mostrar opciones de filtro.
La siguiente tabla describe las opciones de filtro.
Opciones de filtro en la búsqueda
Opción
Descripción
ALL
Para buscar todos los ejemplos de un documento que coincidan con el texto.
Texto etiquetado
Para buscar ejemplos etiquetados existentes en un documento que coincidan con el texto.
Texto sin etiquetar
Cómo buscar ejemplos sin etiquetar en un documento que coincida con el texto.
Coincidir mayúsculas y minúsculas
Para buscar ejemplos que coincidan con el texto y sus mayúsculas y minúsculas.
Palabras completas
Para encontrar ejemplos que coincidan con los límites de palabra del texto. Por ejemplo, si especifica instalando en el texto, la desinstalación no coincide cuando se selecciona esta opción.
Repita los pasos para etiquetar frases de ejemplo en otros documentos de la colección.
Etiquetado inteligente
La característica de etiquetado inteligente utiliza técnicas de aprendizaje activas para sugerir ejemplos de frase que puede etiquetar. El etiquetado inteligente acelera el proceso de etiquetado, pero primero debe etiquetar al menos 20 ejemplos
para cada clase de frase para que el sistema pueda crear un modelo de sugerencia.
Para utilizar el etiquetado inteligente, siga estos pasos:
Etiquete un mínimo de 20 ejemplos positivos para al menos una clase de frase.
El sistema inicia automáticamente la preparación de un modelo de sugerencia en segundo plano.
Después de que una versión del modelo de sugerencia esté lista, el sistema proporciona sugerencias sobre qué frases se deben etiquetar a continuación. El etiquetado de las sugerencias ayuda a mejorar más el modelo de clasificador de frases.
Pulse Utilizar etiquetado inteligente.
{: caption="
Se visualiza el panel de etiquetado inteligente. En este panel, puede etiquetar frases para una clase de frase específica.
Seleccione un ejemplo de los Ejemplossugeridos y pulse Sí para etiquetar la frase de ejemplo como una etiqueta positiva. Puede pulsar No para etiquetar la frase de ejemplo como una etiqueta negativa.
caption-side=bottom" de etiquetado inteligente*
Repita el paso anterior para etiquetar otros ejemplos sugeridos.
Para renovar los ejemplos sugeridos en la lista, pulse Renovar sugerencias. La lista se renueva con nuevas sugerencias y los ejemplos etiquetados existentes no se muestran en la lista.
Pulse Terminado después de haber etiquetado las frases.
Si no tiene suficientes ejemplos de frase en el conjunto actual de documentos, puede añadir más documentos. Esta opción sólo está disponible cuando hay más documentos en la colección. Para obtener más información, consulte Adición de documentos a los datos de entrenamiento.
Después de etiquetar ejemplos en tantos documentos de la colección como desee, pulse Guardar clasificador de frase y, a continuación, entrene el clasificador. Para obtener más información, consulte Entrenamiento del clasificador.
Sugerencias de etiquetado inteligente
Recuerde estos consejos para el etiquetado inteligente:
Utilice teclas de acceso directo para operaciones de etiquetado rápido. Puede pulsar la tecla de flecha izquierda para elegir Sí, o la tecla de flecha derecha para elegir No. Elegir Sí o No es equivalente a especificar una etiqueta positiva
o negativa para la clase de frase.
Para etiquetar una frase de ejemplo como una etiqueta positiva, pulse las teclas 1 a 5, correspondientes a una clase de frase que se muestra en la lista. Del mismo modo, pulse las teclas 6 a 0 para añadir una etiqueta negativa. Puede pulsar
la tecla Suprimir o la tecla Retroceso para eliminar etiquetas de la frase seleccionada.
Si un ejemplo es irrelevante para la clase de frase actual, etiquete el ejemplo como negativo en lugar de dejarlo sin etiquetar. Los datos no etiquetados se ignoran y no se utilizan para el entrenamiento, por lo que la especificación de
etiquetas negativas es importante para mejorar el modelo de clasificación.
Si etiqueta 20 o más ejemplos (etiquetas positivas o negativas) después de entrenar el último modelo de sugerencia, el sistema empieza automáticamente a crear un nuevo modelo de sugerencia en segundo plano. Se le notificará cuando las
nuevas sugerencias estén listas para el etiquetado.
Adición de documentos a los datos de entrenamiento
Para añadir más documentos, siga estos pasos:
Vaya a la vista Etiquetar documentos.
En el panel Lista de documentos, pulse Añadir documentos.
Esta opción no está disponible cuando no hay otros documentos en la colección para añadir al espacio de trabajo de clasificador de frases. Para añadir más documentos a la colección, vaya a la página Actividad de la colección y, a continuación,
pulse el mosaico Cargar datos para examinar y añadir más documentos.
Incluso si añade más documentos de una colección, todos los documentos pueden o no utilizarse para entrenar el modelo. A diferencia del extractor de entidad en el que se utilizan todos los documentos completados para el entrenamiento, el clasificador
de frases utiliza sólo frases etiquetadas para el entrenamiento y los datos no etiquetados se ignoran.
No puede elegir los documentos de la colección para mostrarlos en el panel Lista de documentos para el etiquetado. Si hay tipos específicos de documentos que desea etiquetar, considere la posibilidad de crear una nueva colección que
contenga sólo esos documentos.
Entrenamiento del clasificador
Después de etiquetar los documentos, puede revisar los datos de entrenamiento en la vista Entrenar clasificador. Los datos de entrenamiento se utilizan para entrenar el modelo de clasificador de frases.
Para entrenar al clasificador, complete los siguientes pasos:
Vaya a la vista Entrenar clasificador.
Revise el resumen de etiquetado para comprobar si ha etiquetado lo suficiente para entrenar al clasificador.
Para entrenar al clasificador, cada clase de frase debe tener un mínimo de 20 etiquetas positivas y dos etiquetas negativas. De lo contrario, el botón Entrenar clasificador está inhabilitado y no puede iniciar el entrenamiento.
Las clases de frase que no tienen etiquetas positivas o negativas se ignoran.
Revise si desea aplicar opciones avanzadas para el entrenamiento. La mayoría de los modelos no requieren cambios en las opciones avanzadas.
Sus oraciones se dividen al azar en conjuntos. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar al clasificador. El conjunto de prueba se utiliza para probar el modelo después de que se entrena. El conjunto de ciegos tiene frases reservadas
que no se ven durante el entrenamiento. Se utilizan para generar una evaluación imparcial del modelo periódicamente. La división predeterminada utiliza la proporción estándar para el entrenamiento. Para obtener más información, consulte
Conjuntos de documentos para entrenamiento.
Pulse Entrenar clasificador.
Cuando entrena el clasificador, Discovery utiliza frases del conjunto de entrenamiento para crear un modelo de aprendizaje automático. Los resultados de la prueba se muestran para que los revise en la vista Evaluar clasificador.
Conjuntos de documentos para entrenamiento
Puede cambiar la proporción de frases que se incluyen en los conjuntos de documentos que componen los datos de entrenamiento.
Las frases que ha etiquetado se dividen al azar en los conjuntos siguientes:
Conjunto de entrenamiento: las frases que etiqueta y que se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje automático del clasificador de frases. El objetivo del conjunto de entrenamiento es enseñar al modelo las etiquetas correctas.
Conjunto de pruebas: las frases que se utilizan para probar el modelo entrenado. Después de generar el modelo, ejecuta una prueba contra los documentos del conjunto de pruebas automáticamente. Puede analizar los resultados para determinar
las áreas en las que el modelo se ha equivocado y encontrar formas de mejorar el rendimiento del modelo.
Conjunto ciego: Sentencias que se apartan y se utilizan para probar el modelo periódicamente después de que se completen varias iteraciones de prueba y mejora. Las frases en el conjunto ciego se cierran intencionalmente. A medida que prueba
el modelo con frases del conjunto de pruebas y analiza los resultados, se familiarizará con las frases de prueba subyacentes. Dado que las frases de prueba se utilizan de forma iterativa para mejorar el modelo, pueden empezar a influir
indirectamente en el entrenamiento del modelo. Por eso es posible que quieras tener el conjunto ciego de frases. El conjunto ciego le da una manera de generar una evaluación imparcial del modelo periódicamente.
La proporción de división predeterminada es 70% para el conjunto de entrenamiento, 30% para el conjunto de pruebas y 0% para el conjunto ciego. Puede tener un conjunto ciego de frases aumentando la proporción del conjunto ciego. En este caso,
los números de la tabla de puntuación de clasificador de la vista Evaluar clasificador, como por ejemplo Falso positivo, Falso negativo y otros no coinciden con el número de frases que se muestran
en la vista Revisar resultados de entrenamiento. Esto se debe a que las frases del conjunto ciego se tienen en cuenta para la evaluación, pero no aparecen en la vista Revisar resultados de entrenamiento.
Evaluación del clasificador
Para revisar las métricas de la ejecución de prueba del modelo de clasificador de frases que ha creado, pulse la pestaña Evaluar clasificador.
La siguiente tabla describe las métricas de evaluación disponibles.
Detalles de métricas
Métrica
Descripción
Matriz de confusión
Una tabla que proporciona un desglose numérico detallado de las oraciones etiquetadas. Utilícelo para comparar lo que está etiquetado por el modelo de aprendizaje automático con lo que está etiquetado en los datos de entrenamiento.
Puntuación F1
Mide si se alcanza el equilibrio óptimo entre precisión y exhaustividad. La puntuación de F1 se puede interpretar como un promedio ponderado de los valores de precisión y de exhaustividad. Una puntuación de F1 llega a su mejor valor en
1 y a su peor valor en 0. Las puntuaciones globales son menores si el modelo no tiene suficientes datos de entrenamiento de los que aprender.
Precisión
Mide cuántas de las frases generales se clasifican como la clase de frase correcta. Un falso positivo es cuando una frase no debe ser clasificada, pero fue clasificada (Predicho = Positivo, Real = Negativo). Los falsos positivos normalmente
significan una precisión baja.
Exhaustividad
Mide la frecuencia con la que se clasifican las frases que deben clasificarse. Un falso negativo es cuando una frase debe ser clasificada, pero no fue clasificada (Predicho = Negativo, Real = Positivo). Los falsos negativos normalmente
significan una baja exhaustividad.
Revise las métricas que se proporcionan sobre la ejecución de prueba del modelo de clasificador para determinar si se necesita más entrenamiento.
Explore los resultados de la prueba más detalladamente pulsando Revisar resultados de entrenamiento en el conjunto de pruebas.
los resultados de la formación en el conjunto pruebas*
Las frases del conjunto de pruebas se muestran con las etiquetas reales y pronosticadas que se muestran en la lista del panel izquierdo. Si pulsa en una frase de la lista, se muestra en la vista de documento del panel derecho.
Las etiquetas reales son los ejemplos que una persona ha etiquetado manualmente. Se consideran las etiquetas correctas.
Las etiquetas pronosticadas son los ejemplos que el clasificador de frase ha identificado y etiquetado como clases de frase.
El rendimiento del modelo se valora en función de la coincidencia de las etiquetas pronosticadas con las etiquetas reales.
Para filtrar la lista, pulse el icono Filtro y elija la Clase de sentencia y Predicción y, a continuación, pulse Aplicar.
Revisión de los resultados del entrenamiento a partir del desglose de rendimiento
Para revisar los resultados de entrenamiento del desglose de rendimiento, realice los pasos siguientes:
Pulse un número en la tabla Desglose de rendimiento por clase de frase.
Se visualiza el recuadro de diálogo Revisar resultados de entrenamiento.
Revise las frases relevantes, que se basan en el número que ha pulsado.
Mejora del clasificador
La tabla siguiente muestra los arreglos sugeridos para problemas comunes.
Acciones de mejora
Problema
Medidas para solucionar el problema
Puntuaciones generales bajas
Es posible que no tenga suficientes frases etiquetadas en el conjunto de entrenamiento. Etiquete más frases en más de sus documentos.
Exhaustividad baja
Etiquete más documentos con nuevos ejemplos de las clases de frase que el clasificador no ha clasificado. Revise las frases negativas falsas para comprobar si hay términos exclusivos entre ellas. Si ve estos términos exclusivos, busque
frases que incluyan dichos términos y añádale etiquetas positivas.
Precisión baja
Revise cuidadosamente las frases de falsos positivos. Es posible que no haya etiquetado algunas frases. En concreto, compruebe las frases con una etiqueta negativa. Cuando una frase tenga una etiqueta negativa para una clase de frase
determinada (por ejemplo, clase A), compruebe si es necesaria una etiqueta positiva para otra clase de frase (por ejemplo, clase B). Si la frase pertenece realmente a la clase B, pero no ha especificado una etiqueta de clase B positiva
para ella, puede degradar la puntuación de precisión. Además, si encuentra términos que normalmente aparecen en las frases de falsos positivos, especifique etiquetas negativas para las frases con dichos términos.
Publicación del clasificador de frase como enriquecimiento
Cuando crea que el clasificador de frase está listo, publique el modelo de clasificador de frase. Puede considerar que el modelo está listo cuando la puntuación no cambia después de varias ejecuciones de prueba en las que realiza mejoras. Puede
volver a actualizar y volver a entrenar el modelo después de publicarlo.
Para publicar un clasificador de oraciones, siga estos pasos:
Vaya a la vista Evaluar clasificador y pulse Publicar clasificador.
Pulse Publicar.
Haga clic en Aplicar a los datos.
Elija una colección y, a continuación, seleccione el campo de texto donde desea que se aplique el enriquecimiento del clasificador de frases.
Haga clic en Aplicar.
Descarga del modelo de clasificador de frases
Un modelo de clasificador de frases que crea y despliega en un proyecto está disponible como un enriquecimiento que se puede aplicar a una colección desde cualquier proyecto de la misma instancia de servicio.
Si desea utilizar el modelo de clasificador de frases en un proyecto desde otra instancia de servicio, puede exportar o descargar el modelo de clasificador de frases. Para utilizarlo en otro lugar, siga los pasos para crear un modelo de aprendizaje
automático en Utilizar modelos ML importados para buscar términos personalizados. No puede continuar editando un clasificador de frases que importe en otro proyecto.
El clasificador de frase que desea exportar debe estar totalmente entrenado.
Para exportar un clasificador de oraciones, siga estos pasos:
Abra el proyecto con el clasificador de frases que desea exportar.
En el panel Herramientas de mejora de la página Mejorar y personalizar, expanda Enseñar conceptos de dominioy, a continuación, pulse Clasificadores de sentencia.
En la lista Clasificadores de sentencia, busque el clasificador de frase que desea exportar.
Pulse el icono Acciones para el clasificador y, a continuación, seleccione Descargar modelo para guardar el modelo en el sistema.
La opción Descargar modelo no está disponible a menos que el modelo esté entrenado.
El modelo de clasificador de frases se guarda como un archivo .sc. Puede importarlo a un proyecto en otra instancia de servicio como un modelo de aprendizaje automático y, a continuación, aplicarlo a las colecciones.
Descarga de datos etiquetados para un clasificador de frase
Puede descargar o exportar los datos etiquetados para un clasificador de frase desde Discovery. Puede utilizar los datos etiquetados exportados para entrenar o crear modelos de lenguaje grandes (LLM) en un servicio como Watson Studio y Natural
Language Processing (NLP).
Para exportar los datos etiquetados, siga estos pasos:
En el panel Herramientas de mejora de la página Mejorar y personalizar, expanda Enseñar conceptos de dominioy, a continuación, pulse Clasificadores de sentencia.
Para el clasificador de frases desde el que desea exportar datos etiquetados, pulse el icono Acciones y, a continuación, seleccione Descargar datos etiquetados.
Un archivo comprimido se descarga con datos etiquetados. El archivo comprimido contiene los siguientes archivos JSON.
labeled_data.json: Incluye el texto y las etiquetas. El formato de datos se basa en el formato de datos de entrada para la clasificación de texto en Watson Natural Language Processing. Para obtener más información, consulte
Formato de datos de entrada.
metadata.json: incluye metadatos para el espacio de trabajo y datos etiquetados.
Conversión de labeled_data.json a CSV
Especifique el mandato siguiente para convertir labeled_data.json a CSV:
Aplicación de un enriquecimiento de clasificador de frase
Cuando publique el clasificador de frases, especifique el campo en el que desea que se aplique el clasificador de frases.
Para aplicar el enriquecimiento a diferentes o más campos más adelante, complete los siguientes pasos:
En el panel de navegación, pulse Gestionar colecciones.
Pulse para abrir la colección donde desea aplicar el enriquecimiento.
Pulse Enriquecimientos.
Busque el nombre de clasificador de frase en la lista y, a continuación, elija un campo al que aplicar el enriquecimiento.
Puede elegir un campo que contenga texto o html.
Pulse Aplicar cambios y volver a procesar.
Para obtener más información sobre cómo aplicar un enriquecimiento de clasificador de frase a una colección, consulte Gestión de enriquecimientos
Salida del clasificador de frases
Cuando el enriquecimiento clasifica una de las frases en un documento, se añade una entrada a la sección enriched_text.element_classes de la representación JSON del documento. La sección contiene frases clasificadas por el modelo
de clasificador junto con sus clases de frase.
Un clasificador de frase no clasifica frases con puntuaciones de confianza inferiores a 0.5.
La siguiente salida JSON es un resultado de ejemplo de la clasificación de frase.
JSON representation
Supervisión del rendimiento a lo largo del tiempo
Puede volver a entrenar el modelo de clasificador de frases en cualquier momento. Cada vez que entrene el modelo, revise las puntuaciones de métricas de rendimiento para determinar si los cambios más recientes aumentan o disminuyen las puntuaciones
del modelo.
Para comparar una ejecución de prueba con otra, pulse Ver historial de puntuación en la vista Evaluar clasificador. La vista de historial muestra las últimas 5 ejecuciones de entrenamiento.
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 , and then click **Download as CSV**.
{: tip}
Si una ejecución de entrenamiento posterior da como resultado puntuaciones más bajas, no publique esa versión del modelo.
Supresión de un clasificador de frase
Puede suprimir un clasificador de frase si no está en uso, como por ejemplo cuando el enriquecimiento que se publica desde el clasificador de frase no se aplica a una colección.
Es posible que desee suprimir un clasificador de frase si alcanza el límite para el número máximo de clasificadores de frase permitidos para su plan, por ejemplo.
Hay dos límites diferentes, el número máximo de espacios de trabajo de clasificador de frase y el número máximo de enriquecimientos de clasificador de frase. Cree un espacio de trabajo de clasificador de frase cuando vaya al panel Herramientas de mejora,
expanda Enseñar conceptos de dominio, pulse Clasificadores de sentencia y, a continuación, pulse el botón Nuevo. Puede crear un enriquecimiento de clasificador de frase cuando publique el clasificador
de frase entrenado o cargue un modelo de clasificador de frase. Para obtener información sobre los límites, consulte Límites de clasificador de sentencias.
Recuerde que los límites se definen por instancia de servicio, no por proyecto. Si no tiene el número máximo de clasificadores de frase en el proyecto actual, pero no puede crear nuevos espacios de trabajo de clasificador de frase o publicar
el clasificador de frase entrenado, compruebe otros proyectos en la misma instancia de servicio. Es posible que haya espacios de trabajo de clasificador de frases o enriquecimientos que no se estén utilizando en otros proyectos que se puedan
suprimir.
Eliminación de enriquecimientos de clasificador de frase
Elimine el enriquecimiento de clasificador de frase, que se ha publicado del clasificador de frase que desea suprimir, de cualquier colección en la que se esté utilizando. Para obtener más información, consulte Supresión de enriquecimientos.
La eliminación de un enriquecimiento de clasificador de frase no elimina su espacio de trabajo.
Eliminación de espacios de trabajo de clasificador de frases
Para eliminar un área de trabajo de clasificador de frases, siga estos pasos:
En el panel Herramientas de mejora de la página Mejorar y personalizar, expanda Enseñar conceptos de dominioy, a continuación, pulse Clasificadores de sentencia.
Busque el espacio de trabajo de clasificador de frases que desea suprimir, pulse el icono Acciones y, a continuación, seleccione Suprimir.
La eliminación de un espacio de trabajo de clasificador de frases no elimina el enriquecimiento publicado del espacio de trabajo.
Utilización de las API para el clasificador de sentencias
La API de clasificador de frase es una funcionalidad beta.
Puede utilizar las API para aplicar el enriquecimiento de clasificador de frases a los documentos. Utilizando las API, puede crear un enriquecimiento de clasificador de frase y también gestionar el enriquecimiento como, por ejemplo, actualizarlo
y suprimirlo.
Para utilizar las API de clasificación de frases, haga lo siguiente:
Cree un enriquecimiento de clasificador de sentencia utilizando el método create an enrichment en la API.
Para obtener más información sobre cómo crear el enriquecimiento, consulte Crear un enriquecimiento en la referencia de API.
Debe especificar los datos etiquetados para entrenar el modelo de clasificador de frases al crear el enriquecimiento de clasificador de frases. Los datos etiquetados deben estar en el siguiente formato CSV:
Cada fila es una frase seguida de una lista separada por comas de cero o más etiquetas de clase de frase que están asociadas con la frase.
Como práctica recomendada, cada etiqueta de clase de frase del archivo CSV debe estar representada por al menos 100 frases para lograr una clasificación de frase de calidad razonable. Las frases que están asociadas con una etiqueta de clase
de frase se consideran ejemplos positivos de dicha clase de frase. Las frases que no están asociadas con una etiqueta de clase de frase se consideran ejemplos negativos de dicha clase de frase.
Después de que se haya creado correctamente la mejora del clasificador de frases, vaya a la página Gestionar colecciones, elija la colección y, a continuación, abra la pestaña Enriquecimientos. Puede encontrar el
enriquecimiento de clasificador de frase en la lista de enriquecimientos disponibles.
Una vez que el Estado del enriquecimiento del clasificador de frases está listo, puede aplicar el enriquecimiento del clasificador de frases a los documentos de la colección.
Aplique el enriquecimiento de clasificador de frase que ha creado a los campos (text o html) de los documentos para clasificar las frases. Para obtener más información sobre cómo aplicar un enriquecimiento y gestionar el enriquecimiento
utilizando las API, consulte Utilización de la API para gestionar enriquecimientos.
Límites de clasificador de sentencias
El número de clasificadores de sentencia que puede crear por instancia de servicio depende del tipo de plan Discovery.
Límites de clasificador de sentencia
Planifique
Espacios de trabajo de clasificador de sentencias por instancia de servicio
Enriquecimientos de clasificador de sentencias por instancia de servicio
Número máximo de clases de sentencia por clasificador
Número máximo de documentos en datos de entrenamiento
{: caption="
