Classificare le frasi

IBM Cloud

La classificazione della frase è una funzione beta disponibile solo in distribuzioni gestite. Inoltre, la funzionalità è disponibile solo per i documenti in lingua inglese.

Utilizzare la classificazione delle frasi per classificare le frasi nei documenti che presentano un interesse aziendale significativo.

La classificazione delle frasi utilizza un modello di machine learning che classifica le frasi in base a classi di frasi definite dall'utente. È possibile etichettare le frasi di esempio nei documenti per definire le classi di frase. Per velocizzare il processo di etichettatura, il sistema prepara automaticamente un modello di suggerimento in background e fornisce ulteriori suggerimenti per l'etichettatura delle frasi.

Prima di iniziare

Trova o crea una raccolta con documenti che hanno diversi esempi di frasi di cui vuoi che Discovery ne venga a conoscenza. Per insegnare il classificatore di frasi, devi etichettare gli esempi di classi di frasi. È possibile etichettare gli esempi solo se la raccolta contiene esempi validi. Provare a trovare i documenti che hanno molte e diverse frasi che funzionano come esempi di ogni classe di frase che si desidera definire.

Aggiunta di un classificatore di frasi

Per aggiungere un classificatore di frasi, completare i seguenti passaggi:

  1. Apri il progetto in cui vuoi creare il classificatore della frase.

    Il progetto deve avere almeno una raccolta con documenti rappresentativi dei dati che si desidera classificare.

  2. Dal pannello Strumenti di miglioramento della pagina Migliora e personalizza, espandi Teach domain concepts e fai quindi clic su Sentence classifiers.

  3. Fai clic su New.

  4. Aggiungere un nome classificatore di frase e facoltativamente una descrizione.

    Questo nome viene utilizzato come nome del modello e come nome dell'arricchimento creato quando si pubblica il modello. Il nome viene visualizzato come il nome dell'arricchimento nella pagina Enrichments in cui tu e altri potete applicarlo alle raccolte. Viene visualizzato anche come il nome del modello nella rappresentazione JSON dei documenti in cui vengono trovate le classi di frase. Il nome viene memorizzato con le maiuscole e le spaziature specificate.

  5. Scegliere una raccolta con documenti rappresentativi dei dati che si desidera classificare.

  6. Scegliere i campi dal documento da mostrare nella vista del documento in cui etichettare i documenti dalla raccolta.

    • Titolo documento viene visualizzato nell'intestazione della pagina come nome del documento. Scegliere un campo che abbia un valore univoco per documento, ad esempio il nome file, memorizzato nel campo extracted_metadata.filename.
    • Il corpo del documento è il punto in cui si etichettano gli esempi di frase nel contenuto. Scegliere un campo che contenga la maggior parte del contenuto del documento, ad esempio il campo text.
  7. Fai clic su Crea.

Un documento della raccolta selezionata viene visualizzato nella vista Documenti etichetta. Etichetterai le ricorrenze delle classi di frase che vuoi che Discovery riconosca da questo e altri documenti nella raccolta.

Se non viene visualizzato alcun testo nel corpo della pagina, inizia ora creando un nuovo classificatore di frase. Questa volta, quando si seleziona un valore per il campo Corpo del documento, accertarsi di scegliere un campo dai documenti elaborati che contiene testo.

Definizione delle classi di frase

Definire le classi di frase completando la seguente procedura:

  1. Fare clic su Aggiungi una classe di frase.

  2. Aggiungere il nome della classe della frase e una descrizione facoltativa.

  3. Facoltativo: selezionare il colore da utilizzare per la classe della frase nel documento.

    È possibile fare clic su un colore dalla tavolozza Colore etichetta, fare clic sull'icona Rinnova colore per passare da un colore all'altro. Per utilizzare un colore personalizzato, specificarne il codice colore esadecimale (#fff0f7).

  4. Fai clic su Crea.

  5. Ripetere questo processo per aggiungere tutte le classi di frase che si desidera classificare dal classificatore.

    Se non si è sicuri di cosa aggiungere per le classi di frase, potrebbe essere utile esaminare prima i documenti nella raccolta. Esaminando il contenuto, è possibile visualizzare quali frasi hanno un significato significativo e cercare modi logici per classificare tali frasi.

Etichettatura delle frasi

Dalla vista Label documents, trova le frasi nei documenti dalla tua raccolta ed etichettale per indicare le loro classi di frase. Mentre stai etichettando, il classificatore della frase addestra automaticamente un modello in background per presentare i suggerimenti di etichettatura.

I suggerimenti di etichettatura accelerano il processo di etichettatura dei documenti. Invece di passare attraverso i documenti e passare del tempo a leggere il testo, i suggerimenti di etichettatura consentono di trovare facilmente gli esempi pertinenti ed esaminarli nel contesto.

È possibile etichettare le frasi nei seguenti modi:

A differenza del programma di estrazione entità, non esiste alcun concetto di stato del documento come Non avviato, In corsoe Completo per il classificatore della frase. Nel caso dell'estrattore entità, contrassegnare i documenti come Completo per indicare che sono utilizzati per l'addestramento. Nel caso del classificatore di frasi, solo le frasi etichettate vengono utilizzate per l'addestramento e i dati senza etichetta in ogni documento vengono ignorati.

Dati utilizzati per l'addestramento
Funzione Cosa viene utilizzato per l'addestramento
Estrattore entità Tutti i documenti contrassegnati come Completo
Classificatore frase Tutte le frasi etichettate (le frasi non etichettate non vengono utilizzate)

Etichettatura manuale

Per etichettare manualmente, completare la seguente procedura:

  1. Leggere i documenti mostrati nella pagina Documenti etichetta per individuare gli esempi di frase appropriati da etichettare.

  2. Selezionare un esempio di frase e fare clic sull'icona Modifica etichette.

  3. Selezionare una classe di frase dall'elenco per etichettare la frase di esempio come un'etichetta positiva.

    Per etichettare la frase di esempio come etichetta negativa, premere Maiusc quando si seleziona la classe della frase nell'elenco.

    Se non si trovano esempi di frasi appropriate, selezionare un documento differente dall' Elenco documenti.

    Mostra un estratto da un documento con etichette di esempio positive e negative.
    Labeled sentence examples

  4. Ripetere i passi per etichettare le frasi di esempio come positive o negative in altri documenti della raccolta.

Durante l'etichettatura, fare clic su Salva classificatore frase per salvare il lavoro. Se si passa a un'altra pagina dalla pagina Etichetta documenti, il sistema salva automaticamente il proprio lavoro.

Utilizzare i tasti di scelta rapida per le operazioni di etichettatura rapida. Premere i tasti da 1 a 5 corrispondenti a una classe di frase mostrata nell'elenco per etichettare la frase di esempio come un'etichetta positiva. Allo stesso modo, premere i tasti da 6 a 0 per aggiungere un'etichetta negativa. È possibile premere il tasto Canc o Backspace per rimuovere le etichette dalla frase selezionata.

Etichettatura Trova nel documento

Utilizzando la funzione di ricerca, è possibile trovare esempi di frasi in un documento e etichettarli facilmente. È anche possibile utilizzare la ricerca per trovare esempi con etichetta e senza etichetta e correggere eventuali incongruenze di etichettatura.

Per trovare esempi ed etichettarli in un documento, completare la seguente procedura:

  1. Nella vista Etichetta documenti, fare clic su Trova.

  2. Nel campo Trova, specificare il testo da cercare nel documento.

    I risultati della ricerca dal documento vengono visualizzati quando si immette il testo.

    Per sfogliare i risultati della ricerca, è possibile fare clic sulle icona Risultato successivo e Risultato precedente. Per scegliere un'etichetta per un esempio senza etichetta nel risultato, fare clic su Modifica etichette e selezionare una classe di frase dall'elenco. È inoltre possibile rimuovere le etichette da un esempio già etichettato nel risultato facendo clic su Modifica etichetta e selezionando Rimuovi etichette.

    Mostra i risultati della ricerca.
    Risultati della ricerca

  3. Per filtrare i risultati della ricerca, fare clic sull'icona Mostra opzioni di filtro.

    La seguente tabella descrive le opzioni di filtro.

    Opzioni di filtro nella ricerca
    Opzione Descrizione
    Tutti Per trovare tutti gli esempi in un documento che corrispondono al testo.
    Testo etichettato Per trovare esempi di etichette esistenti in un documento che corrispondono al testo.
    Testo senza etichetta Per trovare esempi senza etichetta in un documento che corrispondono al testo.
    Corrispondenza maiuscole/minuscole Per trovare esempi che corrispondono sia al testo che al suo carattere maiuscolo / minuscolo.
    Parole intere Per trovare esempi che corrispondono ai limiti della parola del testo. Ad esempio, se si specifica installazione nel testo, la disinstallazione non corrisponde quando questa opzione è selezionata.
    1. Ripetere la procedura per etichettare le frasi di esempio in altri documenti della raccolta.

Etichettatura intelligente

La funzione di etichettatura intelligente utilizza le tecniche di apprendimento attivo per suggerire esempi di frase che è possibile etichettare. L'etichettatura intelligente velocizza il processo di etichettatura, ma è necessario etichettare almeno 20 esempi per ciascuna classe di frase in modo che il sistema possa creare un modello di suggerimento.

Per utilizzare l'etichettatura intelligente, completare i seguenti passaggi:

  1. Etichettare almeno 20 esempi positivi per almeno una classe di frase.

    Il sistema inizia automaticamente a preparare un modello di suggerimento in background.

    Una volta pronta una versione del modello di suggerimento, il sistema fornisce suggerimenti su quali frasi etichettare successivamente. Etichettare i suggerimenti aiuta a migliorare di più il modello di classificatore della frase.

  2. Fare clic su Utilizza etichettatura intelligente.

    Smart labeling
    Smart labeling

    Viene visualizzato il riquadro Etichettatura intelligente. In questo riquadro, è possibile etichettare le frasi per una classe di frase specifica.

  3. Selezionare un esempio dagli Esempisuggeriti e fare clic su per etichettare la frase di esempio come un'etichetta positiva. È possibile fare clic su No per etichettare la frase di esempio come un'etichetta negativa.

    Etichettatura " caption-side="bottom"} per l'etichettatura{: caption="

  4. Ripetere il passo precedente per etichettare altri esempi suggeriti.

    Per aggiornare gli esempi suggeriti nell'elenco, fare clic su Aggiorna suggerimenti. L'elenco viene aggiornato con nuovi suggerimenti e gli esempi con etichetta esistenti non vengono visualizzati nell'elenco.

  5. Fare clic su Fine dopo aver etichettato le frasi.

    Se non si dispone di abbastanza esempi di frase nella serie corrente di documenti, è possibile aggiungere ulteriori documenti. Questa opzione è disponibile solo quando ci sono più documenti nella raccolta. Per ulteriori informazioni, vedi Aggiunta di documenti ai dati di formazione.

  6. Dopo aver etichettato gli esempi in tutti i documenti della raccolta che vuoi, fai clic su Salva classificatore di frasi e quindi addestra il classificatore. Per ulteriori informazioni, vedi Formazione del classificatore.

Suggerimenti per l'etichettatura intelligente

Ricorda questi suggerimenti per l'etichettatura intelligente:

  • Utilizzare i tasti di scelta rapida per le operazioni di etichettatura rapida. È possibile premere il tasto freccia sinistra per scegliere Sì o il tasto freccia destra per scegliere No. Scegliere Sì o No equivale a specificare un'etichetta positiva o negativa per la classe della frase.

  • Per etichettare una frase di esempio come un'etichetta positiva, premere i tasti da 1 a 5, corrispondenti a una classe di frase visualizzata nell'elenco. Allo stesso modo, premere i tasti da 6 a 0 per aggiungere un'etichetta negativa. È possibile premere il tasto Canc o Backspace per rimuovere le etichette dalla frase selezionata.

  • Se un esempio è irrilevante per la classe di frase corrente, etichettare l'esempio come negativo invece di lasciarlo senza etichetta. I dati senza etichetta vengono ignorati e non utilizzati per l'addestramento, pertanto la specifica di etichette negative è importante per migliorare il modello di classificazione.

  • Se si etichettano 20 o più esempi (etichette positive o negative) dopo la formazione dell'ultimo modello di suggerimento, il sistema avvia automaticamente la creazione di un nuovo modello di suggerimento in background. Si riceve una notifica quando i nuovi suggerimenti sono pronti per l'etichettatura.

Aggiunta di documenti ai dati di formazione

Per aggiungere altri documenti, completare i passaggi seguenti:

  1. Passare alla vista Documenti etichetta.
  2. Nel pannello Elenco documenti, fare clic su Aggiungi documenti.

Questa opzione non è disponibile quando non ci sono altri documenti nella raccolta da aggiungere allo spazio di lavoro classificatore della frase. Per aggiungere ulteriori documenti alla raccolta, passare alla pagina Attività per la raccolta, quindi fare clic sul riquadro Carica dati per sfogliare e aggiungere ulteriori documenti.

Anche se si aggiungono più documenti da una raccolta, tutti i documenti possono essere utilizzati o meno per l'addestramento del modello. A differenza dell'estrattore di entità in cui tutti i documenti completati vengono utilizzati per la formazione, il classificatore di frasi utilizza solo frasi etichettate per la formazione e i dati non etichettati vengono ignorati.

Non è possibile scegliere i documenti dalla raccolta da mostrare nel pannello Elenco documenti per l'etichettatura. Se sono presenti tipi specifici di documenti che si desidera etichettare, considerare la creazione di una nuova raccolta che contenga solo tali documenti.

Addestramento del classificatore

Dopo aver etichettato i documenti, puoi esaminare i dati di formazione nella vista Classificatore di addestramento. I dati di addestramento vengono utilizzati per addestrare il modello classificatore della frase.

Per preparare il classificatore, completa la seguente procedura:

  1. Passa alla vista Classificatore di treni.

  2. Controlla il tuo riepilogo di etichettatura per controllare se hai etichettato abbastanza per addestrare il classificatore.

    Per formare il classificatore, ogni classe di frase deve avere un minimo di 20 etichette positive e due etichette negative. In caso contrario, il pulsante Classificatore di addestramento è disabilitato e non puoi avviare la formazione. Le classi di frasi che non hanno etichette positive o negative vengono ignorate.

  3. Verificare se si desidera applicare le opzioni avanzate per la formazione. La maggior parte dei modelli non richiede modifiche alle opzioni avanzate.

    Le frasi vengono suddivise casualmente in insiemi. La serie di addestramento viene utilizzata per preparare il classificatore. Il set di test viene utilizzato per verificare il modello dopo che è stato addestrato. Il set di ciechi ha frasi riservate che non vedi durante l'allenamento. Vengono utilizzati per generare periodicamente una valutazione imparziale del modello. La suddivisione predefinita utilizza il rapporto standard per l'addestramento. Per ulteriori informazioni, vedi Serie di documenti per la formazione.

  4. Fai clic su Train classifier.

    Quando esegui il training del classificatore, Discovery utilizza le frasi della serie di addestramento per creare un modello di machine learning. I risultati del test vengono visualizzati per la revisione nella vista Valuta classificatore.

Serie di documenti per la formazione

È possibile modificare il rapporto delle frasi incluse nelle serie di documenti che comprendono i dati di training.

Le frasi che hai etichettato sono suddivise in modo casuale nei seguenti set:

  • Insieme di addestramento: le frasi che vengono etichettate e utilizzate per addestrare il modello di machine learning del classificatore di frase. L'obiettivo dell'insieme di addestramento è quello di insegnare al modello le etichette corrette.

  • Test set: le frasi utilizzate per testare il modello addestrato. Dopo che il modello è stato generato, esegue automaticamente un test sui documenti della serie di test. È possibile analizzare i risultati per determinare le aree in cui il modello ha rilevato un errore e trovare modi per migliorare le prestazioni del modello.

  • Blind set: frasi che vengono messe da parte e utilizzate per testare il modello periodicamente dopo che sono state completate diverse iterazioni di test e miglioramento. Le frasi nel set di ciechi sono intenzionalmente corrugate fuori. Quando si verifica il modello con le frasi della serie di test e si analizzano i risultati, si acquisisce familiarità con le frasi di test sottostanti. Poiché le frasi di prova vengono utilizzate iterativamente per migliorare il modello, possono iniziare a influenzare indirettamente la formazione del modello. Ecco perché si potrebbe desiderare di avere la serie cieca di frasi. Il set cieco consente di generare periodicamente una valutazione non distorta del modello.

Il rapporto di suddivisione predefinito è 70% per la serie di addestramento, 30% per la serie di test e 0% per la serie cieca. È possibile avere un set di frasi cieche aumentando il rapporto del set di ciechi. In questo caso, i numeri nella tabella dei punteggi classificatore della vista Valuta classificatore, come ad esempio False positivo, False negativo e altri non corrispondono al numero di frasi mostrato nella vista Rivedi i risultati della formazione. Ciò è dovuto al fatto che le frasi nella serie cieca vengono prese in considerazione per la valutazione, ma non vengono visualizzate nella vista Rivedi i risultati della formazione.

Valutazione del classificatore

Per esaminare le metriche dall'esecuzione di test del modello di classificatore della frase che hai creato, fai clic sulla scheda Valuta classificatore.

La tabella seguente descrive le metriche di valutazione disponibili.

Dettagli metriche
Metrica Descrizione
Matrice di confusione Una tabella che fornisce una ripartizione numerica dettagliata delle frasi etichettate. Utilizzalo per confrontare ciò che è etichettato dal modello di machine learning con ciò che è etichettato nei dati di addestramento.
Punteggio F1 Misura se viene raggiunto l'equilibrio ottimale tra precisione e richiamo. Il punteggio F1 può essere interpretato come una media ponderata dei valori di precisione e richiamo. Un punteggio F1 raggiunge il suo migliore valore con 1 e il peggiore con 0. I punteggi complessivi sono inferiori se il modello non dispone di dati di addestramento sufficienti da cui imparare.
Precisione Misura il numero di frasi complessive classificate come la classe di frase corretta. Un falso positivo è quando una frase non deve essere classificata, ma è stata classificata (Previsto = positivo, Effettivo = negativo). I falsi positivi in genere indicano una precisione bassa.
Richiamo Misura la frequenza con cui vengono classificate le frasi da classificare. Un falso negativo è quando una frase deve essere classificata, ma non è stata classificata (Previsto = negativo, Effettivo = positivo). I falsi negativi in genere significano un basso richiamo.
  1. Esaminare le metriche fornite sull'esecuzione del test del modello classificatore per determinare se è necessaria ulteriore formazione.

  2. Esplorare i risultati del test in modo più dettagliato facendo clic su Esaminare i risultati della formazione nella serie di test.

    Rivedere i risultati dell'addestramento nel
    di test* Rivedere i risultati dell'addestramento nel
    di test*

    Le frasi della serie di test vengono visualizzate con le etichette effettive e previste mostrate nell'elenco nel riquadro a sinistra. Se si fa clic su una frase nell'elenco, viene visualizzata nella vista del documento nel riquadro di destra.

    • Le etichette effettive sono gli esempi che una persona ha etichettato manualmente. Essi sono considerati come le etichette corrette.
    • Le etichette previste sono gli esempi che il classificatore di frasi ha identificato ed etichettato come classi di frasi.

    Le prestazioni del modello vengono valutate in base alla corrispondenza tra le etichette previste e quelle effettive.

  3. Per filtrare l'elenco, fare clic sull'icona Filtro e scegliere Classe di frase e Previsione, quindi fare clic su Applica.

Revisione dei risultati dell'addestramento dalla suddivisione delle prestazioni

Per esaminare i risultati della formazione dalla suddivisione delle prestazioni, completare la seguente procedura:

  1. Fare clic su un numero nella tabella Suddivisione delle prestazioni per classe di frase.

    Viene visualizzata la casella di dialogo Esaminare i risultati dell'addestramento.

  2. Esaminare le frasi pertinenti, che si basano sul numero selezionato.

Miglioramento del classificatore

La seguente tabella mostra le fix suggerite per problemi comuni.

Azioni di miglioramento
Problema Azione per risolvere il problema
Punteggi globali bassi Potresti non avere abbastanza frasi etichettate nel tuo set di addestramento. Etichettare più frasi in più documenti.
Richiamo basso Etichettare più documenti con nuovi esempi delle classi di frase che il classificatore non ha classificato. Rivedere le frasi false negative per controllare se ci sono termini univoci tra loro. Se vengono visualizzati termini univoci, ricercare le frasi che includono tali termini e aggiungervi etichette positive.
Precisione bassa Esaminare attentamente le frasi false positive. Potresti aver dimenticato di etichettare alcune frasi. In particolare, controllare le frasi con un'etichetta negativa. Quando una frase ha un'etichetta negativa per una particolare classe di frase (ad esempio, la classe A), verificare se un'etichetta positiva è necessaria per un'altra classe di frase (ad esempio, la classe B). Se la frase appartiene effettivamente alla classe B, ma non è stata specificata un'etichetta di classe B positiva, può degradare il punteggio di precisione. Inoltre, se si trovano termini che vengono comunemente visualizzati nelle frasi false positive, specificare le etichette negative per le frasi con tali termini.

Pubblicazione del classificatore della frase come arricchimento

Quando pensi che il classificatore di frasi sia pronto, pubblica il modello di classificatore di frasi. È possibile considerare che il modello è pronto quando il punteggio non cambia dopo diverse esecuzioni di test in cui si aprono miglioramenti. Puoi tornare per aggiornare e riaddestrare il modello dopo averlo pubblicato.

Per pubblicare un classificatore di frasi, completare i seguenti passaggi:

  1. Passare alla vista Valuta classificatore e fare clic su Pubblica classificatore.
  2. Fai clic su Publish.
  3. Fare clic su Applica ai dati.
  4. Scegliere una raccolta e quindi selezionare il campo di testo in cui si desidera applicare l'arricchimento del classificatore della frase.
  5. Fai clic su Apply.

Download del modello del classificatore di frasi

Un modello di classificatore di frasi che crei e distribuisci in un progetto è disponibile come un arricchimento che può essere applicato a una raccolta da qualsiasi progetto nella stessa istanza del servizio.

Se vuoi utilizzare il modello di classificatore della frase in un progetto da un'altra istanza del servizio, puoi esportare o scaricare il modello di classificatore della frase. Per utilizzarlo altrove, attenersi alla procedura per creare un modello di machine learning in Utilizza modelli ML importati per trovare termini personalizzati. Non è possibile continuare a modificare un classificatore di frasi che si importa in un altro progetto.

Il classificatore della frase che vuoi esportare deve avere una formazione completa.

Per esportare un classificatore di frasi, completa la seguente procedura:

  1. Apri il progetto con il classificatore della frase che vuoi esportare.

  2. Dal pannello Strumenti di miglioramento della pagina Migliora e personalizza, espandi Teach domain conceptse fai quindi clic su Sentence classifiers.

  3. Dall'elenco Classificatori di frasi, trova il classificatore di frasi che vuoi esportare.

  4. Fai clic su Azioni per il tuo classificatore e seleziona quindi Scarica modello per salvare il modello nel tuo sistema.

    L'opzione Scarica modello non è disponibile a meno che il modello non venga addestrato.

Il modello classificatore della frase viene salvato come file .sc. Puoi importarlo in un progetto in un'altra istanza del servizio come modello di machine learning e quindi applicarlo alle tue raccolte.

Download dei dati etichettati per un classificatore di frasi

Puoi scaricare o esportare i dati etichettati per un classificatore di frasi da Discovery. Puoi utilizzare i dati con etichetta esportati per la formazione o la creazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) su un servizio come Watson Studio e NLP (Natural Language Processing).

Per esportare i dati etichettati, completare i seguenti passaggi:

  1. Dal pannello Strumenti di miglioramento della pagina Migliora e personalizza, espandi Teach domain conceptse fai quindi clic su Sentence classifiers.

  2. Per il classificatore della frase da cui si desidera esportare i dati con etichetta, fare clic sull'icona Azioni e selezionare Scarica dati con etichetta.

    Un file compresso viene scaricato con dati etichettati. Il file compresso contiene i seguenti file JSON.

    • labeled_data.json: include il testo e le etichette. Il formato dei dati è basato sul formato dei dati di input per la classificazione del testo in Watson Natural Language Processing. Per ulteriori informazioni, vedere Formato dati di input.
    • metadata.json: include i metadati per lo spazio di lavoro e i dati etichettati.

Conversione di labeled_data.json in CSV

Immettere il seguente comando per convertire labeled_data.json in CSV:

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

I dati etichettati vengono convertiti nel seguente formato:

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

Applicazione di un arricchimento classificatore di frase

Quando si pubblica il classificatore di frasi, si specifica il campo in cui si desidera applicare il classificatore di frasi.

Per applicare l'arricchimento a uno o più campi in un secondo momento, completare i passaggi seguenti:

  1. Nel pannello di navigazione, fare clic su Gestisci raccolte.

  2. Fare clic per aprire la raccolta in cui si desidera applicare l'arricchimento.

  3. Fare clic su Arricchimento.

  4. Trova il nome classificatore della frase nell'elenco e scegli un campo a cui applicare l'arricchimento.

    È possibile scegliere un campo che contiene testo o html.

  5. Fai clic su Apply changes and reprocess.

Per ulteriori informazioni su come applicare un arricchimento del classificatore di frasi a una raccolta, vedi Gestione degli arricchimenti

Output classificatore frase

Quando l'arricchimento classifica una delle tue frasi in un documento, una voce viene aggiunta nella sezione enriched_text.element_classes della rappresentazione JSON del documento. La sezione contiene le frasi classificate dal tuo modello di classificatore insieme alle loro classi di frase.

Un classificatore di frasi non classifica le frasi con punteggi di affidabilità inferiori a 0.5.

Il seguente output JSON è un risultato di esempio della classificazione della frase.

Mostra l'output JSON come " caption-side="bottom"}{: caption="

Monitoraggio delle prestazioni nel tempo

Puoi riaddestrare il tuo modello di classificatore di frase in qualsiasi momento. Ogni volta che si addestra il modello, esaminare i punteggi della metrica delle prestazioni per determinare se le modifiche più recenti aumentano o diminuiscono i punteggi del modello.

Per confrontare un'esecuzione di test con un'altra, fare clic su Visualizza cronologia punteggio nella vista Valuta classificatore. La vista Cronologia mostra le ultime 5 esecuzioni di addestramento.

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}

Se un'esecuzione di addestramento successiva risulta in punteggi più bassi, non pubblicare quella versione del modello.

Eliminazione di un classificatore di frasi

Puoi eliminare un classificatore di frasi se non è in uso, come quando l'arricchimento pubblicato dal classificatore di frasi non è applicato a una raccolta.

Potresti voler eliminare un classificatore di frasi se raggiungi il limite per il numero massimo di classificatori di frasi consentiti, ad esempio, per il tuo piano.

Esistono due diversi limiti, il numero massimo di spazi di lavoro del classificatore di frasi e il numero massimo di arricchimenti del classificatore di frasi. Crei uno spazio di lavoro del classificatore di frasi quando vai al pannello Improvement tools, espandi Teach domain concepts, fai clic su Sentence classifiers e fai quindi clic sul pulsante New. Crei un arricchimento del classificatore di frase quando pubblichi il tuo classificatore di frase addestrato o carichi un modello di classificatore di frase. Per informazioni sui limiti, vedi Limiti classificatore di frase.

Ricorda, i limiti sono definiti per istanza del servizio, non per progetto. Se non hai il numero massimo di classificatori di frasi nel progetto corrente, ma non puoi creare nuovi spazi di lavoro del classificatore di frasi o pubblicare il tuo classificatore di frasi preparato, controlla altri progetti nella stessa istanza del servizio. Potrebbero esserci degli spazi di lavoro o degli arricchimenti del classificatore di frasi che non vengono utilizzati in altri progetti che possono essere eliminati.

Rimozione degli arricchimenti del classificatore di frasi

Rimuovere l'arricchimento del classificatore di frasi, che è stato pubblicato dal classificatore di frasi che si desidera eliminare, da tutte le raccolte in cui viene utilizzato. Per ulteriori informazioni, vedi Eliminazione degli arricchimenti.

La rimozione di un arricchimento del classificatore di frasi non rimuove il suo spazio di lavoro.

Rimozione degli spazi di lavoro del classificatore di frasi

Per rimuovere un'area di lavoro del classificatore di frasi, eseguire i seguenti passaggi:

  1. Dal pannello Strumenti di miglioramento della pagina Migliora e personalizza, espandi Teach domain conceptse fai quindi clic su Sentence classifiers.

  2. Trova lo spazio di lavoro del classificatore di frasi che vuoi eliminare, fai clic sull'icona Azioni e seleziona Elimina.

La rimozione di uno spazio di lavoro del classificatore della frase non rimuove l'arricchimento pubblicato dallo spazio di lavoro.

Utilizzo delle API per il classificatore di frasi

L'API classificatore di frasi è una funzionalità beta.

Puoi usare le API per applicare l'arricchimento del classificatore della frase ai documenti. Utilizzando le API, puoi creare un arricchimento del classificatore della frase e gestire anche l'arricchimento come l'aggiornamento e l'eliminazione.

Per utilizzare le API del classificatore di frasi, procedere come segue:

  1. Crea un arricchimento del classificatore di frasi utilizzando il metodo create an enrichment nell'API.

    Per ulteriori informazioni sulla creazione dell'arricchimento, vedi Crea un arricchimento nella guida di riferimento API.

    Devi specificare i dati etichettati per addestrare il modello del classificatore di frasi quando crei l'arricchimento del classificatore di frasi. I dati etichettati devono essere nel formato CSV seguente:

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

    Ogni riga è una frase seguita da un elenco separato da virgole di zero o più etichette di classe di frase associate alla frase.

    Come migliore pratica, ogni etichetta di classe di frase nel file CSV dovrebbe essere rappresentata da almeno 100 frasi per ottenere una classificazione della frase di qualità ragionevole. Le frasi associate a un'etichetta di classe di frase vengono considerate come esempi positivi di tale classe di frase. Le frasi che non sono associate a un'etichetta di classe di frase sono considerate come esempi negativi di tale classe di frase.

    Dopo che l'arricchimento del classificatore di frasi è stato correttamente creato, passa alla pagina Manage collections, scegli la raccolta e apri la scheda Enrichments. Puoi trovare l'arricchimento del classificatore della frase nell'elenco degli arricchimenti disponibili.

    Dopo che l'arricchimento del classificatore della frase Status è pronto, puoi applicare l'arricchimento del classificatore della frase ai documenti della tua raccolta.

  2. Applica l'arricchimento del classificatore di frasi che hai creato ai campi (testo o html) nei documenti per classificare le frasi. Per ulteriori informazioni sull'applicazione di un arricchimento e sulla gestione dell'arricchimento utilizzando le API, vedi Utilizzo dell'API per gestire gli arricchimenti.

Limiti classificatore frase

Il numero di classificatori di frase che puoi creare per istanza del servizio dipende dal tuo tipo di piano Discovery.

Limiti classificatore frase
Pianifica Spazi di lavoro del classificatore di frasi per istanza del servizio Arricchimenti del classificatore di frasi per istanza del servizio Numero massimo di classi di frase per classificatore Numero massimo di documenti nei dati di addestramento
Premium 10 20 5 1.000
Enterprise 10 20 5 1.000
Più (inclusa la versione di prova) 3 5 3 200