我用沃森助手给客户的邮件分类。
我读了一个很好的答案有关创建意图Best practices for creating intents/entities with IBM Conversation Service的最佳实践。它给了我一些想法如何提高的结果。
但是，我有一个关于它们添加到沃森之前清洁例子问题。
我必须删除所有号码，姓名，日期等？我必须删除该短语，如“你好，谢谢你，在等着你反应... ..”？
例如，最初的电子邮件是：
您好，我将搬到另一个城市，并在4月21日之后，我的住址将发生变化。我的新住址将是伦敦，美国广播公司街123，应用程序。 34.你能在我的PROFIL更新呢？感谢您提前。此致，马克
在“干净”的邮件：
我将搬到另一个城市，我的地址将发生变化。我的新地址是
我必须删除所有不必要的信息，或者最好是最初的短语添加到沃森？
你知道什么是沃森的算法在使用助理做出分类（意图）？
感谢您事先的任何回应。
你不应该火车PII信息。它增加了什么有价值的模型。它还创建一个风险，如果有一个数据相关的审计。例如GDPR。
查找邮件意图和火车上的精髓。
你举的例子是，他们要更新他们的个人资料。
要知道，WA的目的不是要分类的电子邮件。所以，你可能需要设计一种机制来得分每个句子，或者处理多个意图在一封电子邮件。
另一种选择是屈臣氏NLC，这是我见过用作邮件分类。
你也应该尽量减少PII存储在沃森助手，虽然是PII兼容，并支持GDPR。