Dela via

Träna din anpassade namngivna entitetsigenkänningsmodell

  • Artikel

Träning är den process där modellen lär sig av dina märkta data. När träningen är klar kan du visa modellens prestanda för att avgöra om du behöver förbättra din modell.

Om du vill träna en modell startar du ett träningsjobb och endast slutförda jobb skapar en modell. Träningsjobb upphör att gälla efter sju dagar, vilket innebär att du inte kan hämta jobbinformationen efter den här tiden. Om ditt träningsjobb har slutförts och en modell har skapats påverkas inte modellen. Du kan bara ha ett träningsjobb i taget och du kan inte starta andra jobb i samma projekt.

Träningstiderna kan vara allt från några minuter när du hanterar några dokument, upp till flera timmar beroende på datauppsättningens storlek och schemats komplexitet.

Förutsättningar

Mer information finns i livscykeln för projektutveckling .

Datadelning

Innan du påbörjar träningsprocessen är märkta dokument i projektet indelade i en träningsuppsättning och en testuppsättning. Var och en av dem har olika funktioner. Träningsuppsättningen används för att träna modellen. Det här är den uppsättning från vilken modellen lär sig de märkta entiteterna och vilka textintervall som ska extraheras som entiteter. Testuppsättningen är en blinduppsättning som inte introduceras i modellen under träning utan bara under utvärderingen. När modellträningen har slutförts används modellen för att göra förutsägelser från dokumenten i testningen och baserat på dessa förutsägelseutvärderingsmått beräknas . Vi rekommenderar att du ser till att alla dina entiteter är tillräckligt representerade i både tränings- och testuppsättningen.

Anpassad NER stöder två metoder för datadelning:

  • Dela automatiskt upp testuppsättningen från träningsdata:Systemet delar upp dina märkta data mellan tränings- och testuppsättningarna, enligt de procentandelar du väljer. Den rekommenderade procentuella uppdelningen är 80 % för träning och 20 % för testning.

Anteckning

Om du väljer alternativet Dela upp testuppsättningen automatiskt från träningsdata delas endast de data som är tilldelade till träningsuppsättningen upp enligt de procentsatser som anges.

  • Använd en manuell uppdelning av tränings- och testdata: Med den här metoden kan användarna definiera vilka etiketterade dokument som ska tillhöra vilken uppsättning. Det här steget aktiveras bara om du har lagt till dokument i testuppsättningen under dataetiketter.

Träningsmodell

Så här börjar du träna din modell inifrån Language Studio:

  1. Välj Träningsjobb på menyn till vänster.

  2. Välj Starta ett träningsjobb på den översta menyn.

  3. Välj Träna en ny modell och skriv in modellnamnet i textrutan. Du kan också skriva över en befintlig modell genom att välja det här alternativet och välja den modell som du vill skriva över från den nedrullningsbara menyn. Det går inte att ångra att skriva över en tränad modell, men det påverkar inte dina distribuerade modeller förrän du distribuerar den nya modellen.

    Skapa ett nytt träningsjobb

  4. Välj datadelningsmetod. Du kan välja Att automatiskt dela upp testuppsättningen från träningsdata där systemet delar upp dina märkta data mellan tränings- och testuppsättningarna, enligt de angivna procentandelarna. Du kan också använda en manuell uppdelning av tränings- och testdata. Det här alternativet är bara aktiverat om du har lagt till dokument i testuppsättningen under dataetiketter. Se Träna en modell för information om datadelning.

  5. Välj knappen Träna .

  6. Om du väljer träningsjobbs-ID:t i listan visas en sidoruta där du kan kontrollera träningsförloppet, jobbstatusen och annan information för det här jobbet.

    Anteckning

    • Endast slutförda träningsjobb genererar modeller.
    • Träningen kan ta lite tid mellan ett par minuter och flera timmar baserat på storleken på dina märkta data.
    • Du kan bara köra ett träningsjobb i taget. Du kan inte starta ett annat träningsjobb i samma projekt förrän det pågående jobbet har slutförts.

Avbryt träningsjobb

Om du vill avbryta ett träningsjobb från Language Studio går du till sidan Träningsjobb . Välj det träningsjobb som du vill avbryta och välj Avbryt på den översta menyn.

Nästa steg

När träningen är klar kan du visa modellprestanda för att eventuellt förbättra din modell om det behövs. När du är nöjd med din modell kan du distribuera den och göra den tillgänglig för att extrahera entiteter från text.