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かんたん３ステップAI分類予測
トップページ より、以下のフォーマットで教師データファイルと予測データファイルを用意するだけで、すぐにAI分類予測を行うことができます。 1. 教師データファイル読込 以下のような１列目に番号、２列目に任意のラベル名を付与した番号リストを用意します。多値分類の場合、任意のラベル名、２値分類の場合、1か-1を付与します。カンマ区切りかタブ区切り、どちらでも構いません。 サンプル教師データファイル 2. 予測データファイル読込 ...
AI分類予測
概要 AI分類予測は、予めユーザーがセットした教師データに基づいて、任意の検索結果や母集合について、AIが分類を予測してくれます。例えば、任意の検索結果について、【自社事業に関連する／しない】といった分類や、SDIの新着公報について、【どの開発テーマに関連するか】等、今まで人が公報を読み込んで仕分けしていた作業を、数秒以内でAIが自動で分類し、大幅な作業効率を図ることができます。 ...
AI教師データの一括取り込み
AI教師データを一括で取り込みする手順を解説します。 1. 教師データとして分類付与済み番号リストを用意 以下のようにA列に公報番号、B列に任意のラベル名を付与した番号リストのcsvファイルを用意します。カンマ区切りかタブ区切り、どちらでも構いません。 ２値分類：1 or -1を付与 多値分類：任意のラベル名を付与 多ラベル分類：任意のラベル名を付与（複数ラベルを付与する場合は、C列、D列と足してください） ...
教師データを1件ずつ設定する方法
AIラベル設定画面から教師データを1件ずつ設定する方法 1.AIラベル設定画面を開き、画面中段の「クエリ種別」を選択します。 ＊クエリ種別と異なる番号形式を入力（クエリ種別「出願番号」：公開番号や登録番号を入力）すると、適切に公報番号が認識されないのでご注意ください。 2.「クエリ」に教師データにする公報番号またはテキストを入力します。 3.教師データに対応するラベルを入力します。 ※2値分類では「1」または「-1」を選択してください。（「0」は教師データとして認識されません） ...
AI分類予測の精度を上げたい
AI分類予測の精度検証機能やパラメータチューニングを使用することで、精度向上が期待できます。 精度検証用のデータを用意できない場合には、交差検証機能をご利用ください。 交差検証（クロスバリデーション）機能では、構築済み教師データの汎用性を評価することができます。 精度検証機能の詳細は、下記のスライド資料をご参照ください。