クラスタリングソリューションの Connect Component アルゴリズムとレーベンシュタイン距離法の構成
Configure Connect Component とレーベンシュタイン距離メソッドのエンコーディングを適用して、クラスタリングソリューションのトレーニングを最適化します。
始める前に
注:
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にしているテクノロジーについて十分な情報を得ていること、およびテクノロジーが提供するものからユースケースが恩恵を受けていることを確認してください。詳細については、ServiceNow コミュニティ の「クラスタリングの詳細パラメーターで詳しく調べる」の記事を参照してください。
- クラスタリングソリューション定義を作成してトレーニングするか、既存の定義を使用します。
- 必要なロール：admin または ml_admin
このタスクについて
クラスタリングソリューションをトレーニングする場合、次の 3 つのオプションがあります。
- デフォルトの k 平均アルゴリズムを使用します。
- オプションの DBSCAN ソリューションパラメーターとユークリッド距離法をメトリクスとして使用します。
- オプションの [DBSCAN]、[最小近傍]、および [レーベンシュタイン距離] 解析パラメーターを使用します。Connect コンポーネントは、DBSCAN と最小近傍によって有効になり、段落ベクトルベースのテキストとレーベンシュタイン距離ベースのテキストの両方をサポートします。レーベンシュタイン距離法を使用してソリューションをトレーニングする場合は、クラスタリング ソリューションでワード コーパスを使用する必要はありません。
この例のシナリオでは、上記の 3 番目のオプションを使用してソリューション定義をトレーニングします。
手順
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[ソリューションの詳細設定] タブのフォームの [関連リンク] セクションで、[ 新規] を選択します。
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パラメーターレコードを作成します。
- [ソリューションパラメーター] フィールドで、検索アイコンを選択します。
- [ML ソリューションパラメータ] 画面で、[ レーベンシュタイン距離] を選択します。
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[Submit (送信)] を選択します。
[Advanced Solution Setting] レコード画面が更新されます。
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[Submit (送信)] を選択します。
結果： レーベンシュタイン距離がクラスタリングソリューション用に構成されます。そのソリューション パラメーターは、クラスタリング定義フォームの [ソリューションの詳細設定] タブに表示されます。
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前のレーベンシュタイン距離の例の手順 1 〜 6 を繰り返しますが、今回は [最小近傍 ] と [DBSCAN ] ソリューション パラメーターを作成し、これらを組み合わせて [コンポーネントの接続] 機能を有効にします。
[最小近傍] ソリューション パラメーターを選択、構成、および送信するときは、必ず [ユーザー入力] フィールドに値 1 を設定してください。一部のパラメーターにのみ [ユーザー入力] フィールドがあります。
結果 :
Connect コンポーネントがクラスターリングソリューション用に構成されました。その 2 つのソリューション パラメーターは、クラスタリング定義フォームの [高度なソリューション設定] タブに、この手順のステップ 1 から 6 で構成した [レーベンシュタイン距離] パラメーターとともに表示されます。