薄情先生|AI（NLP语义方向）标注工具产品设计的5个锦囊( 二 )
锦囊4：Badcase闭环调优语义模型调优 = 正向调优（By准确率）+ 反向调优（By Badcase）
Badcase指模型判断结果存在偏差的语料（来自于测试集+业务侧收集反馈） ， 是极其宝贵的复盘资料 。 设计原理是从点状问题（Badcase）顺藤摸瓜找到本质问题（如ASR准确率、语义分类体系问题、存在大量歧义等）进行解决 。 反向调优可以极大提升模型的准确率、覆盖率等核心指标 。
锦囊5：隔离数据管理与标注工具若不进行隔离 ， 随着产品功能复杂度的提升 ， 标注工具的认知门槛会陡增 。 可以理解为厨房里的原材料和锅碗瓢盆混在一起丢到了一个橱柜中 。 这将严重影响产品给用户的确定感 ， 会将标注效率直接打6折 。
结语AI执行语义任务 ， 标注是绕不过的槛 。 但只要我们通过“傻瓜式工具”辅助用户轻松迈过去 ， AI对真实场景的赋能价值将被放大100倍以上 。
作者：张佳伟 ， AI产品经理
本文由 @张佳伟 原创发布于人人都是产品经理 ， 未经作者许可 ， 禁止转载 。
题图来自Unsplash ， 基于CC0协议 。
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