私はここ数週間、Watson Knowledge Studio の使い方を理解しようとしてきました。私は、データをシンプルにし、注釈を付けやすくするために、料理のレシピに取り組んできました。私の目標は、レシピを構造化されていないテキストとして送信し、レシピ名、材料、調理器具、予算、食事などで構造化された応答を取得できるようにすることです.
レシピ名を除いて、これまでのところ実際には問題ありません。
だから私の質問は、この非常に特定の部分（レシピ名）を識別する方法をモデルに教える方法です。ほとんどの場合異なるからです。
どんなアドバイスも歓迎します:)
Watson Knowledge Studio の「Annotator コンポーネント」には、機械学習と呼ばれるコンポーネントがあります。いくつかの代表的なドキュメントのコーパスを作成し、完全なヒューマン アノテーションを作成します。このセットを機械学習コンポーネントのトレーニング セットとして使用し、評価の統計を確認してモデルを微調整できます。プロセスは次のように機能します。
型システムを作成します (文書に自動注釈を付けるためのカスタム辞書を作成できます) --> 代表的な文書の文書コーパスを作成します --> 人による文書 (エンティティ、関係、会議) への注釈 --> 注釈の送信 --> 承認注釈 --> 機械学習アノテーターの作成 --> ドキュメント コーパスの選択 --> トレーニング セット、テスト セット、およびブラインド セットの構築 (または、システムによって提案された配布を使用できます) --> トレーニングと評価 --> 統計の確認 -- > バージョンのスナップショットを作成します --> AlchemyAPI キーを使用してバージョンをデプロイします --> モデルが作成されます。
新しいドキュメントでモデルを試し、パフォーマンスを確認してください。プロセスを繰り返して微調整できます。
HTH ゴパール