ワードコーパスの作成
システムがテキストの類似性に基づいてインスタンスレコードを比較するために使用する語彙として機能する単語やフレーズのコレクションを構築します。ワードコーパスは、機械学習システムに理解してもらいたい辞書と考えることができます。
始める前に
このタスクについて
重要:
ワードコーパスの主な目的は、 NLU モデルをトレーニングするためのテキストデータを推測することです。ソリューションでワードコーパスを使用する場合は、ソリューションのソリューション定義フェーズのトレーニング用にワードコーパスを指定する必要があります。トレーニング済みのワードコーパスは、ソリューションや機能全体で再利用できます。Xanadu リリースでは、クラスタリングおよび類似性モデルはワークフローソリューションを使用します。これらは事前にトレーニングされているため、新しいソリューションにワードコーパスは必要ありません。ワードコーパスを含む既存のソリューションがアップグレード後に再トレーニングされると、ワークフローソリューションになり、[ワードコーパス] フィールドがフォームから削除されます。
次の情報は、従来のコンテキスト用に提供されています。
ワードコーパスを使用して、テーブル内または複数のテーブル間で類似のレコードテキストを比較することができます。ワードコーパスは、データ分析、再利用、またはレビューのために類似のレコードをグループ化するクラスタリングなどの他のシナリオでも役立ちます。コーパスに追加するアイテムは、他の類似性ソリューションやクラスタリングソリューションで再利用したり、さまざまなユースケースに適用できるように、会社や業界に固有のものにする必要があります。
この手順例では、インシデントレコードを操作しており、それらのインシデントケースの解決策を提供できる関連するナレッジベース (KB) 記事を探します。ここでの目標は、アクティブなインシデントと公開された KB 記事を比較する新しい類似性ソリューションに適用できるワードコーパスを作成することです。