ソリューションの TF-IDF の構成
予測インテリジェンスの分類、クラスタリング、または類似性ソリューションに用語頻度 - 逆ドキュメント頻度 (TF-IDF) エンコーディングを適用します。
始める前に
注:
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にするテクノロジについて十分な情報が得られていること、およびテクノロジが提供するものからメリットを得るユース ケースがあることを確認してください。詳細については、「https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847」を参照してください。
- 分類、クラスタリング、または類似性のソリューション定義を作成するか、既存のものを使用します。
- 必要なロール:admin または ml_admin
このタスクについて
予測インテリジェンス は、分類および類似性フレームワークでデフォルトで段落ベクトル単語埋め込みを使用します。これは、主に人間が判読できるコンテンツで構成されるデータを処理するのに非常に効果的です。ただし、TF-IDF は、ログファイルのアラートやエラーメッセージなど、マシンによって生成されたコンテンツを含むレコードに対して、より良い予測結果を返す場合があります。ソリューションが処理するデータの種類に適した詳細設定を選択します。
注:
TF-IDF を構成する手順はすべてのモデルフレームワークで同じですが、TF-IDF によるクラスターリングソリューション定義のサポートは、Professional サブスクリプションをお持ちの場合にのみ適用されます。