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カテゴリルール (Designer)

カテゴリルールについて

カテゴリルールにより、各カテゴリに割り当てる文が決定されます。カテゴリルールは、通常、カテゴリに含める単語またはカテゴリから除外する単語の例です。

基本ルール

基本ルールでは、文に含める単語または除外する必要がある単語を指定することで、文が分類されます。

カテゴリまたはカテゴリグループを選択します。
引用符内に単語を入力するか、キーワードを [すべての単語] タブから 4 つのルールレーンのいずれかにドラッグします。
［すべてのルールをプレビュー］ボタンをクリックして、カテゴリーに入る文をプレビューします。

例：「通勤」のカテゴリーを作成するとします。ルールには、通勤に関連する単語（「通勤」や「旅行」など）を含める必要があります。また、通勤に関連しないが、検索で表示される可能性がある語（「ドライブ」または「通勤する」）は除外してください。

一部の文字は高度な検索演算子の作成に使用されるため、ルールの作成に使用された場合は結果が影響を受けます。基本ルールの登録には、以下の文字を使用することができます。

レター
数値
パーセント記号 ( % )
絵文字
顔文字
通貨記号 ($、€、′)

ヒント：ルールを作成する際に、収縮を含む単語やフレーズを含めます（例：「見つからなかった」または「適合しない」など）の場合、これらは完全な形式と内向きの引用符でルールに書き込む必要があります（例：”can not” または “do not”)。

4 つのルールレーンの使用

ルール内の単語の関係を決定するルールレーンは、OR、AND、AND、NOT の 4 つです。

OR: このルールレーンには、このカテゴリの文に含める単語を含める必要があります。
AND: これらの 2 つのルールレーンには、OR レーンのいずれかの単語とともに存在する必要がある単語が含まれている必要があります。
NOT: このルールレーンには、OR レーンの Thing に基づいて含まれる可能性がある、カテゴリに含めない単語を含める必要があります。

ルールレーンの提案

ルールレーン提案は、ルールレーンに入力された単語を分析し、同義語、関連する概念、および一般的なスペルミスを提案することで、カテゴリをより迅速に構築するのに役立ちます。

ルールレーンに単語を入力します。
ルールレーンの右側にある電球アイコンをクリックします。
提案された単語を示すウィンドウがルールレーンの上に表示されます。
ヒント：提案された単語を関連性または名前で並べ替えます。
チェックボックスをクリックして提案を選択します。
提案が完了したら、追加をクリックします。

候補は、以下の入力と互換性があります。

単純な用語：「car」など
完全一致フレーズ：「スポーツカー」など
単一文字のワイルドカード: 例: “c?r”
複数文字のワイルドカード: 例:”テクノル*”
キーワード: _mtoken:CAR など

ヒント：候補は、プロジェクトデータに固有ではなく、大きな外部データセットに基づいています。

注意: 候補では、ブール演算子を使用した単語とフレーズは無視されます。詳細については、「高度な検索演算子」を参照してください。

コンテキストルール

コンテキストルールでは、元の投稿または親文書のコンテンツに基づいてツイートおよびコメントが分類されます。これらのルールは、ソーシャルメディア上のスレッド形式の会話からデータを分類する場合に役立ちます。

たとえば、ある会社が新製品の告知を投稿し、多くのコメントを受け取りますが、この特定の投稿からのコメントのみを分類したいとします。そのため、新製品のコンテキストルール (“新規製品”) を登録します。基本ルールが追加された場合、Designer は、拡張ルール（「新製品」）からのコメントでそのルール（「製品機能」）を記載した文を取り込みます。

コンテキストルールは、親ドキュメント内のいずれかの文に関連し、それが真の場合、すべての子ドキュメントのすべての文が分類される場合に真です。カテゴリグループにコンテキストルールが適用される場合、コンテキストルールは、すべての基本ルールに対する拡張クエリとして、そのグループ内のすべてのカテゴリにも適用されます。

ヒント：基本クエリと拡張クエリは AND 関係であるため、テキストは両方の条件が満たされた場合にのみ分類されます。

カテゴリまたはカテゴリグループを選択します。
4 つのルールレーンの上にある [拡張] タブをクリックします。
ドロップダウンリストから [親ドキュメント] を選択します。
元の投稿に適用するルールを指定します。
必要に応じて、さらにルールを追加します。
ノード保存をクリックします。

注意: 拡張ルールにより、モデルの分類にかかる時間が長くなる可能性があります。

ファクトブックデータのコンテキストルール

Facebook からのデータは、投稿またはコメントとしてアップロードされます。コンテキストルールで使用できる親投稿へのリンクを含めることができるのは、コメントのみです。

ヒント：ユーザーはfacebookのコメントに返信できます。この場合、コメントは別のコメントの親としても機能します。

タスクデータからのコンテキストルール

Twitterからのデータは、ツイート、リツイート、または返信としてアップロードできる。返信には、コンテキストルールで使用できる親ツイートへのリンクのみが含まれます。リツイートへの返信は、元のツイートを親として持つことになる。

ヒント：ユーザーはTwitter上のコメントに返信できます。この場合、コメントは別のコメントの親としても機能します。

ファイルデータのコンテキストルール

アップロードされるファイルには、Parent Natural ID システム属性にマッピングされた列がある限り、親子階層を含めることができます。これは、親ドキュメントの Natural ID と一致する必要があります。

言語固有のルール

語彙固有の規則は、文ではなく口語で出現する用語によって文を分類する。これらのルールは、文の境界とスタイルが異なる可能性があるソーシャルメディアデータを操作する場合に役立ちます。詳細については、言語固有のルールを参照してください。

詳細ルール演算子

特殊文字を使用して、より詳細なルールを構築することができます。

例：「décor」という単語を検索できます。アクセント記号を使用している回答もあれば、省略されている回答もあります。両方のオプションを含めるには、1 文字のワイルドカード検索を使用します。dec?r”

文字	使用
?	単一文字のワイルドカード検索。例: “text” または “test” を検索するにはを使用します。 `レート`
*	複数文字のワイルドカード検索。例: “test”、”tests”、または “tester” を検索するには、を使用します。 `テスト[テスト]`
ブール演算子: AND、OR、NOT	複数文字のワイルドカード検索。例: `（ルームまたはルームおよび（デスクまたはデスク））価格ではない`

注意: ワイルドカードで始まるクエリは、分類ロード時間が長くなる可能性があります。

カテゴリごとに複数のルールを適用

カテゴリごとに複数のルールを適用することができます。複数のルールを指定すると、それらのクエリは常に OR 関係になります。つまり、少なくとも 1 つのルールに一致すると文が分類されます。

ごみ箱アイコンを使用してルールを削除します。
新しいルールを追加します。
ルール間をスクロールします。
現在選択されているルールをプレビューします。

ルールでのカテゴリの参照

カテゴリを参照する場合、あるカテゴリのルールを別のカテゴリで再利用することができます。参照はすべてのカテゴリモデルにわたって機能するため、プロジェクト内のさまざまなモデル間でルールを共有することができます。参照カテゴリを変更する場合は、そのカテゴリを参照するすべてのカテゴリで分類を再実行して、それらの変更を適用する必要があります。

注意: 1 つのルールには、最大 30 のカテゴリ参照を含めることができます。カテゴリ参照のチェーンには、最大 2 つのリンクを含めることができます。たとえば、カテゴリ A がカテゴリ C を参照するカテゴリ B を参照する場合などです。

ヒント：カテゴリは、そのカテゴリ自体、親、または子カテゴリを参照できません。

参照を追加するカテゴリをクリックします。
ルールレーンの上にあるカテゴリ参照ボタンをクリックします。
参照するカテゴリを含むモデルを選択します。
カテゴリをルールレーンにドラッグして、そのルールを参照します。

カテゴリ参照の構文は “catRef” であり、カテゴリモデルおよびカテゴリパスが含まれます。

_catRef:[model:”Model Name” path:”Parent Category” node:”CHILD CATEGORY”]

カテゴリ参照を追加すると、参照されているカテゴリのルールレーンの上にある “参照カテゴリノード” ボタンをクリックして、そのノードへのすべての参照を確認することができます。

注意: 参照されているカテゴリは削除できません。カテゴリを削除する前に、すべての参照を削除する必要があります。

ベストプラクティス

アドホック検索を使用して、カテゴリモデルを変更せずにデータを探索し、ルールを試します。
ノードに基本ルールを入力するか、既存のカテゴリの再利用ルールを入力します。
テーマ検出を使用して結果を絞り込みます。
構造化属性およびシステム属性に基づいてデータをフィルタリングします。
ソースハイライトを使用して、文をプレビューし、その文が割り当てられているカテゴリを確認します。