独立したガイドTypeSafe AI の Jev を独立した立場から解説するガイド
始め方

カテゴリの境界を明文化する

Jev の分類でラベルが重なるときの対処

競合する担当先と同時に成立する性質を分け、カテゴリの境界と人による確認経路を決めます。

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出典確認日 更新日 コンテンツの版 1

根拠の種類 独自に作成した架空の学習例です。モデルの結果は事前入力されていません。

独自に作成した架空の学習例です。モデルの結果は事前入力されていません。

編集できる出発点

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1 · 判定する文章
月額プランの料金が二重に請求されました。2 件の支払いを確認してもらえますか?
2 · 質問
どの種類の問い合わせですか?
3 · 選択肢を2〜6個定義
  1. 不具合・故障
  2. 機能の要望
  3. 請求
  4. 使い方の相談
  5. 好意的な感想
  6. その他

表示値はモデルの判断確率であり、実測正解率や保証ではありません。「はい/いいえ」は設定した基準に対応し、選択肢の確率は指定した選択肢内で比較されます。

重なりの原因を確かめる

必要なのは一つの担当先なのに定義が曖昧な場合と、実際に複数の性質が含まれる場合があります。カテゴリ名を変えても、二つの問題がある文章を一つの問題にはできません。

このガイドでは独自の学習用フィードバックを使います。コミュニティの試験を再現したものでも、最良のラベルを実証したものでもありません。

名前だけでなくルールを変える

一人の担当を決めるなら、各ラベルの対象と対象外、二つに該当する場合の扱いを書きます。チームが説明できる方針を選んでください。必要なら対象外や要確認の選択肢を追加します。ただし、その候補があっても不確実な入力を必ず見つけるとは限りません。

成立する性質をすべて記録するなら、全体の処理で別々の Yes/No を使います。ここでは一問ずつ試せますが、Choice 自体が複数ラベルを返すわけではありません。

混合例と情報不足を調べる

決済とログインの両方に問題がある架空の文章を、それぞれ一つだけの文章と比べます。具体的な情報がない苦情も追加します。実行前に扱いを決め、ルールを変えたあとで失敗例を再確認してください。

最も高いラベルも間違うことがあります。近い確率は見直しの手掛かりになりますが、はっきりした結果も、省いたカテゴリが不要だった証明にはなりません。

次の動作を決める

情報不足なら、アプリから詳細を尋ねたり、人に引き継いだりできます。アカウント情報を想像したり、ラベルを返金許可と扱ったりしないでください。このガイドは共通の確率しきい値を示していません。

続けて読む:Jev で顧客フィードバックを分類する · Jev の Choice と Noul:質問の種類を選ぶ

出典と関連資料

このガイドは、公式ドキュメントとリンク先のコミュニティ報告に基づいています。コミュニティの観察には、その報告者を明示しています。

  1. TypeSafe: Choice
  2. TypeSafe: Noul
出典の確認方法