評價結果表的填寫規則
指標定義
每類記錄TP、FP、FN；精確率=TP/(TP+FP)，召回率=TP/(TP+FN)。分母為0時記錄為不適用。
表格結構
方法／測試集版本／類別／TP／FP／FN／精確率／召回率／錯誤說明。數值由實驗記錄填入。
解釋與建議
分別討論誤分成本、未知主題、人工復核量和部署條件，再評估是否適用。
認識這個服務方向
人工智能技術研究圍繞任務、數據與模型方法，可涉及方法比較、實驗設計、評價和局限分析。文檔分類示例展示標注、數據切分、基線比較和評價方案，幫助企業明確研究問題及驗證目標。
項目評估要點
需評估數據可用性、技術基礎、計算條件、研究與開發能力。模型路線、實驗及評價目標在需求溝通後討論。
本頁介紹相關服務方向與應用場景。企業可通過郵件說明項目目標、現有條件和預期需求。收到需求後，我們再評估可行性、實施條件及是否承接；後續安排經雙方溝通確認。
EXPLORE THE SCENARIO
先看一個具體示例
任務與樣本
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人工智能技術研究原創場景與方案示例
- 研究任務
- 把企業技術文檔分為“設備維護、采購、財務”，允許無法判斷。
- 合成標注樣例
- D01：設備保養周期→維護；D02：供應商報價→采購；D03：報銷規則→財務。
- 研究比較
- 關鍵詞規則作為基線；比較文本分類方法及檢索輔助的適用性。
對照研究設計
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人工智能技術研究原創場景與方案示例
| 階段 | 設計要求 | 檢查重點 |
|---|---|---|
| 標注與切分 | 定義標簽；按來源文檔分訓練、驗證、測試集 | 同一文檔及近重復不跨集合 |
| 基線與候選 | 先固定規則；使用驗證集選擇候選與閾值 | 保留配置和版本；測試集不調參 |
| 獨立評價 | 比較同一測試集上的預測和人工標簽 | 按類別統計，保留未知類及錯誤記錄 |
| 人工復核 | 復核錯分、漏分和標簽爭議 | 說明樣本範圍、偏差和適用限制 |
窄屏可左右滑動查看完整表格。
評價與局限
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人工智能技術研究原創場景與方案示例
原創場景示例；主體、條目與安排用於說明服務內容。具體項目範圍與實施條件通過郵件評估確認。
WHEN IT MATTERS
哪些需求適合進一步溝通
01
有應用想法，任務尚不清晰
希望使用 AI，但需要先區分分類、檢索、生成等不同任務及其輸入輸出。
02
已有數據，尚未整理
資料格式、標簽和來源不一致，需要了解數據適用性與劃分方式。
03
需要比較技術路徑
希望比較規則、傳統模型或其他方法，先明確評價集與錯誤類型。
SCOPE & STRUCTURE
可以討論的內容與呈現方式
任務定義與數據說明
以文檔主題分類為例，記錄輸入文檔、分類標簽、輸出形式和需要人工復核的情形。
基線與評價框架
先約定比較基線、數據劃分與評價口徑，再討論準確率、召回率、成本等適合具體任務的指標。
錯誤審閱與邊界
區分錯分、漏分、來源不明和超出適用範圍等問題；模型路線與研究可行性經溝通評估。
BEFORE YOU GET IN TOUCH
第一封郵件，可以準備這些信息
- 希望解決的任務、輸入與預期輸出
- 數據來源、規模、格式及可用條件
- 已有規則、模型或人工處理方式
- 評價目標、成本約束與人工復核要求
先發簡要背景即可。首次聯繫請勿發送密碼、完整敏感數據或未公開的核心技術資料。
常見問題
如何理解示例中的評價指標？
頁面給出精確率、召回率及結果表的填寫規則。合成標簽用於解釋任務，指標數值由獨立實驗記錄計算，並同時說明數據範圍和錯誤類型。
沒有訓練數據時，也能討論嗎？
可以先明確任務與數據條件，再討論規則、現成工具、檢索或人工流程等可能路徑。是否需要訓練模型取決于具體問題。
LET’S TALK ABOUT YOUR PROJECT
帶著具體問題，開始交流
這裡幫助您整理諮詢正文。先複製內容並打開郵箱，再粘貼到郵件正文區，確認後自行發送。
- 01
說明項目需求
通過自己的郵箱發送目標、背景和範圍。
- 02
郵件溝通與補充
確認問題與必要條件，按需補充資料摘要。
- 03
評估是否承接
評估可行性、實施方式和所需資源。
- 04
雙方確認後續
可行後再討論範圍、時間、費用及具體安排。
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