Автоматичне тегування за допомогою штучного інтелекту — як це працює
Основний принцип
Коли у ваш Workspace надходить новий Update — публікація в LinkedIn, стаття з інформаційного бюлетеня — Picasi одразу перевіряє, які теги тем можуть до нього підходити. Для кожного тегу, що має опис тегування ШІ, ШІ обчислює рівень впевненості: Наскільки ймовірно, що цей Update належить до цього тегу?
Якщо рівень впевненості перевищує налаштований поріг, тег присвоюється автоматично. Це відбувається без ручного втручання і завершується ще до того, як Updates з’явиться в Inbox.
Що визначає точність
Опис — це все. ШІ добре розуміє природну мову, але не може вгадувати наміри. Якщо опис для тегу Produktneuheiten звучить лише як «Updates про продукти», ШІ буде тлумачити його широко — і позначати теги на речі, які насправді не мали на увазі.
Точний опис містить приклади в обох напрямках: що належить до категорії, а що явно не належить. Це значно зменшує кількість помилкових позначок.
Поріг впевненості — це другий важіль. При низькому пороговому значенні (0,5) Picasi позначає частіше, але й частіше помиляється. При високому пороговому значенні (0,9) він позначає рідше, але точніше. Для більшості команд хорошим початковим значенням є 0,65–0,75.
Чого не замінює автоматичне тегування
Автоматичне тегування добре справляється з надійним розпізнаванням чітких категорій — але має обмеження при оцінках, що залежать від контексту. Пост про «нове партнерство» може, залежно від змісту, потрапити в категорії «Партнерства», «Продукти» або «Клієнти». ШІ приймає рішення, але може помилятися.
Для критично важливих рішень — наприклад, у звітах про роботу ШІ, що надсилаються до правління, — варто коротко перевірити відфільтрований список Updates перед генерацією звіту.
Ретроактивність та новий початок
Автоматичне тегування застосовується лише до нових Updates, що надходять після налаштування тегу. Існуючі Updates не тегуються ретроактивно. Якщо ви створюєте новий тег і хочете застосувати його до старих Updates, вам доведеться зробити це вручну.
Якщо ви зміните опис тегу, існуючі теги не виправлять минулі помилки — лише нові Updates скористаються покращеним описом.