番号リストで分類予測

特定の検索結果の番号リストを用いてAI分類予測を行うことができます。

＜番号リストで分類予測する方法＞

AI分類予測の「番号リストで分類予測｣をクリック

【2値分類】　番号リストで分類予測方法

2値分類用の教師データの入力後、右上部の「番号リストで分類予測」のボタンを選択し｢教師データ設定｣を表示させます。

※｢教師データ設定｣が表示されている場合は、そのまま下記に進んでください。

「ファイルから読み込み」で、例えばSDIの新着公報のCSVファイルを読み込みます。

CSVファイルには、A列に公報番号を入力しておきます。

CSVファイルを入力すると、予測結果が表示されます。

予測結果のラベルごとに各担当者に割り振ることで、各担当者は自身が担当する分野の公報だけを確認することができます。

「AI予測ラベル」が予測結果です。一番上の公報「JP2013062757A」では、「-1」のラベルが一番相応しいと予測されています。

予測ラベルの隣に表示されている数値は「AIスコア」で、「１～―１」のスコアの範囲で、両端のスコアに近いほどより確度が高いことを示します。

予測が正しく行えているかどうかを確認する場合は、画面右下「予測データで番号検索」をクリックすると、検索結果画面に移動します。

「予測データで番号検索」クリックしますと、を検索結果画面に移り、各公報データの下部に「AIスコア」に、予測結果のAIスコアが表示されています。

2値分類の場合、AIスコアは、「１～―１」の間でスコア表示されます。

検索結果のソート順は、「スコア-降順」となっており、AIスコア＋スコア設定(クエリのマッチ度)で算出されたスコア順となります。

そのため、教師データに近い順(AIスコアが高い順)でソートしたい場合は、ソート条件を「ＡＩ予測スコア-降順」に選択してください。

検索結果画面の左側にあるマップで、検索結果におけるAI予測ラベルの割合を表示させることもできます。

【多値分類】　番号リストで分類予測方法

多値分類用の教師データの入力後、右上部の「番号リストで分類予測」のボタンを選択し｢教師データ設定｣を表示させます。

※｢教師データ設定｣が表示されている場合は、そのまま下記に進んでください。

「ファイルから読み込み」で、例えばSDIの新着公報のCSVファイルを読み込みます。

CSVファイルには、A列に公報番号を入力しておきます。

検索結果画面の公報画面の下部に「AIラベル」の予測に、予測結果が表示されています。

この予測結果に対して、人が実際に公報の内容を確認して、正解のラベルを「教師データ」としてセットします。

そうすると、「AIラベル設定画面」の教師データに、セットした公報が追加されます。

この作業を上位10件～20件に対して行ったうえで、「AIラベル設定画面」で再度「番号リストで分類予測」をクリックすると、追加した教師データを反映して予測結果が変動します。

これにより、予測の精度が向上し、スクリーニングの効率化を図ることができます。

検索結果画面の左側にあるマップで、予測結果のラベルを表示させることもできます。

赤枠の集計条件で「AI予測ラベル」を選択すると、予測ラベルを軸に様々な分析が可能となります。

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