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機器學習模型建立工作流程

建立機器學習模型，該模型會訓練您可以用來在新文件中識別感興趣之實體、共同參照及關係的模型。

瞭解在 Knowledge Studio 中建立機器學習模型的一般工作流程。

所有步驟是由專案經理執行，只有註釋文件 步驟除外，這是由註釋人員執行。 因為註釋人員通常是主題專家，所以在建立工作區資源（例如類型系統）期間，可能會諮詢他們。

開發機器學習模型的工作流程 圖 1. 開發機器學習模型的工作流程

建立或修正模型的步驟

步驟 說明
建立工作區 請參閱建立工作區。 工作區包含用來建立模型的資源，包括:

-類型系統: 上傳或建立類型系統，並定義註釋人員在註釋文字時可以套用的實體類型及關係類型。 模型程序管理員通常會與您領域的主題專家合作，一起定義類型系統。 請參閱 建立類型系統

-來源文件: 將代表網域內容的範例文件上傳至工作區，以建立語料庫。 請參閱新增註釋的文件。 將語料庫劃分為文件集，指定所有文件集之間共享的文件百分比，並將文件集指派給人工註釋者。

- 字典： 上傳或建立用於註釋文字的字典。 您可以選擇手動新增字典項目，或從檔案上傳項目，然後編輯項目。 請參閱建立字典。
選購： 預先註解文件 根據工作區字典中的詞彙或您定義的規則預先註解文件。 請參閱引導註釋。
註釋文件
  1. 管理者和專案經理可以直接註釋文件，而無需建立註釋作業或完成裁定程序。 請參閱直接註釋文件集。
  2. 專案經理一般會將註釋作業指派給註釋人員、配置註釋人員內部協議臨界值，並提供註釋準則供註釋人員遵循。 請參閱建立註釋作業。
  3. 註釋人員使用基準編輯器來手動註釋文件。 註釋人員會識別您領域內容中感興趣的提及項目，並使用實體類型加以標記。 註釋人員也會識別提及項目之間的關係（例如，Mary 是 IBM 的員工），以及提及項目如何互相參照相同的實體（例如，出現「她」時是指 Mary）。 請參閱註釋文件。
裁定及提升文件 接受或拒絕由註釋人員產生的基準，並裁定任何註釋差異以解決衝突。 評估註釋人員努力的正確性和一致性，可能是由資深註釋人員或具有比專案經理更豐富之主題經驗的使用者負責。 請參閱裁定。
訓練模型 建立機器學習模型。 請參閱建立機器學習模型。
評估模型 評估模型的正確性。 請參閱評估模型新增的註釋。 根據模型的正確性，此步驟可能會導致需要一再重新執行較早的步驟，直到達到最佳正確性為止。 如需根據常見效能問題所更新項目的相關構想，請參閱分析機器學習模型效能。
發佈模型 匯出模型。 請參閱使用機器學習模型。