Watson Knowledge Studio(WKS)のアノテーション作業手順 その2

3. そのモデルにより残りのメールに対してプレアノテーションを実施し、その後に真面目にアノテーションする

残りのメールをUploadします。そして、Annotation setを作成します。名前はSet2とします。ここまでの処理は前章と同じです。そして、Model Management - VersionsでRun this modelをクリックします。
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Set2を選択してRunをクリックすると、プレアノテーションが実施されます。
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名前をSet2タスクとしてタスクを作成します。そして、アノテーションセットとして、Set2を選択します。この作業は前章と同じです。Documentを開くとプレアノテーションされていることが確認されます。アノテーション内容について確認し、必要に応じて削除や追加を行います。この画像では2017年10月31日(火)のうち、2017年10までしか選択されていませんので、残りの月31日(火)を含めるように変更する必要があります。プレアノテーションの精度は最初に作成した機械学習モデルの精度に依存します。精度が低ければ、見当違いの単語がアノテーションされたり、必要な単語がアノテーションされなかったりする頻度が高くなります。修正が完了したら、Submit all documentsをクリックしTrain and Evaluateの作業を開始します。これらの作業は前章と同じですので画像と説明は省略します。
018.png

Train and evaluateではEdit settingを選択し、Set1とSet2を選択します。これにより準備したデータ全てを利用した機械学習モデルが作成されます。
019.png

これ以降の作業はTrain and evaluateまでは前章と同じですので省略します。
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