スコアリングモデルの選択
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スコアリングモデルの選択について
インテリジェント・スコアリングを設定する最初のステップは、スコアリングに使用するスコアリングカテゴリモデルを選択することである。
Qtip:このステップはDesignerで行います。使用したいプロジェクトの データアクセシビリティを持っている必要があります。
スコアリングモデルの選択
インテリジェントスコアリングのため、1プロジェクトにつき最大10カテゴリーモデルを使用することができる。
任意のトピック（兄弟や子も含む）は、1 つのルーブリックにのみ使用できます。ただし、カテゴリーモデルごとに複数のルーブリックを作成することができます。
インテリジェント・スコアリングに使用されるカテゴリー・モデルは、カテゴリー由来の属性から属性を導出したり、カテゴリー由来の属性を参照したりしてはならない。
スタジオにログインします。
グローバルナビゲーションメニューを開く。
デザイナーを選ぶ。
Qtip: 複数のインスタンスにアクセシビリティがある場合は、開きたいインスタンスを選択してください。
正しいプロジェクトに参加していることを確認してください。
カテゴリー分けに進む。
モデルのドロップダウンから使用するカテゴリーモデルを選択します。
一番上（ルート）のノードを右クリックします。
プロパティを選択する。
インテリジェントスコアリングを選択する。
必要であれば、 Incremental Data Loadsに含める（Include in Incremental Data Loads）を選択することもできる。これにより、データがXM Discoverに追加される際にスコアリングされるようになります。
Qtip:インテリジェントスコアリングのために、カテゴリー階層は常に「ローカルその他を含む」に設定されています。このオプションは、反論が一貫して機能するようにする。
［OK］をクリックします。
上部の［分類の実行］ボタンをクリックします。
実行を選択する。
知的スコアリングのためのルーブリックを作成することができます。
スコアリングモデルの編集
スコアリングモデルやそれに基づくルーブリックを更新した場合、デフォルトの動作では新しい基準が適用されます。過去のデータを遡ってスコアリングしたい場合は、スコアリングのデータフローを実行する必要があります。
詳しくはスコアリングモデル編集のウェルビーイングをご覧ください。
FAQs
What is a category model? What is a topic?
What is a category model? What is a topic?
A topic is a specific theme mentioned in open-ended feedback that XM Discover captures using category models. A category model is a rules-based hierarchical taxonomy used to organize sentences into topics.
Since category models are how XM Discover analyzes topics, you will see “category model” and “topic” used interchangeably throughout the platform.
Since category models are how XM Discover analyzes topics, you will see “category model” and “topic” used interchangeably throughout the platform.
What is a node?
What is a node?
A node is an individual topic within a larger category tree. A “root node” is the topmost topic in a category tree.
For example, your category tree may be Airline Journey, and includes topics like Booking Functionality, Payment, Upgrades, and more, which all might have topics underneath them, as well. Each branching topic is a node. “Airline Journey” would be the root node.
For example, your category tree may be Airline Journey, and includes topics like Booking Functionality, Payment, Upgrades, and more, which all might have topics underneath them, as well. Each branching topic is a node. “Airline Journey” would be the root node.
If I updated the scoring model's topmost topic (root node), but didn’t update my existing (historical) data, will classification be performed on my existing data automatically?
If I updated the scoring model's topmost topic (root node), but didn’t update my existing (historical) data, will classification be performed on my existing data automatically?
Like any other topic, changes to the root node, when published, only apply to data collected going forward. Unless you run a classification on historical data, the historical data will be unaffected.
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