评价结果表的填写规则
指标定义
每类记录TP、FP、FN；精确率=TP/(TP+FP)，召回率=TP/(TP+FN)。分母为0时记录为不适用。
表格结构
方法／测试集版本／类别／TP／FP／FN／精确率／召回率／错误说明。数值由实验记录填入。
解释与建议
分别讨论误分成本、未知主题、人工复核量和部署条件，再评估是否适用。
认识这个服务方向
人工智能技术研究围绕任务、数据与模型方法，可涉及方法比较、实验设计、评价和局限分析。文档分类示例展示标注、数据切分、基线比较和评价方案，帮助企业明确研究问题及验证目标。
项目评估要点
需评估数据可用性、技术基础、计算条件、研究与开发能力。模型路线、实验及评价目标在需求沟通后讨论。
本页介绍相关服务方向与应用场景。企业可通过邮件说明项目目标、现有条件和预期需求。收到需求后，我们再评估可行性、实施条件及是否承接；后续安排经双方沟通确认。
EXPLORE THE SCENARIO
先看一个具体示例
任务与样本
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人工智能技术研究原创场景与方案示例
- 研究任务
- 把企业技术文档分为“设备维护、采购、财务”，允许无法判断。
- 合成标注样例
- D01：设备保养周期→维护；D02：供应商报价→采购；D03：报销规则→财务。
- 研究比较
- 关键词规则作为基线；比较文本分类方法及检索辅助的适用性。
对照研究设计
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人工智能技术研究原创场景与方案示例
| 阶段 | 设计要求 | 检查重点 |
|---|---|---|
| 标注与切分 | 定义标签；按来源文档分训练、验证、测试集 | 同一文档及近重复不跨集合 |
| 基线与候选 | 先固定规则；使用验证集选择候选与阈值 | 保留配置和版本；测试集不调参 |
| 独立评价 | 比较同一测试集上的预测和人工标签 | 按类别统计，保留未知类及错误记录 |
| 人工复核 | 复核错分、漏分和标签争议 | 说明样本范围、偏差和适用限制 |
窄屏可左右滑动查看完整表格。
评价与局限
reflib
人工智能技术研究原创场景与方案示例
原创场景示例；主体、条目与安排用于说明服务内容。具体项目范围与实施条件通过邮件评估确认。
WHEN IT MATTERS
哪些需求适合进一步沟通
01
有应用想法，任务尚不清晰
希望使用 AI，但需要先区分分类、检索、生成等不同任务及其输入输出。
02
已有数据，尚未整理
资料格式、标签和来源不一致，需要了解数据适用性与划分方式。
03
需要比较技术路径
希望比较规则、传统模型或其他方法，先明确评价集与错误类型。
SCOPE & STRUCTURE
可以讨论的内容与呈现方式
任务定义与数据说明
以文档主题分类为例，记录输入文档、分类标签、输出形式和需要人工复核的情形。
基线与评价框架
先约定比较基线、数据划分与评价口径，再讨论准确率、召回率、成本等适合具体任务的指标。
错误审阅与边界
区分错分、漏分、来源不明和超出适用范围等问题；模型路线与研究可行性经沟通评估。
BEFORE YOU GET IN TOUCH
第一封邮件，可以准备这些信息
- 希望解决的任务、输入与预期输出
- 数据来源、规模、格式及可用条件
- 已有规则、模型或人工处理方式
- 评价目标、成本约束与人工复核要求
先发简要背景即可。首次联系请勿发送密码、完整敏感数据或未公开的核心技术资料。
常见问题
如何理解示例中的评价指标？
页面给出精确率、召回率及结果表的填写规则。合成标签用于解释任务，指标数值由独立实验记录计算，并同时说明数据范围和错误类型。
没有训练数据时，也能讨论吗？
可以先明确任务与数据条件，再讨论规则、现成工具、检索或人工流程等可能路径。是否需要训练模型取决于具体问题。
LET’S TALK ABOUT YOUR PROJECT
带着具体问题，开始交流
这里帮助您整理咨询正文。先复制内容并打开邮箱，再粘贴到邮件正文区，确认后自行发送。
- 01
说明项目需求
通过自己的邮箱发送目标、背景和范围。
- 02
邮件沟通与补充
确认问题与必要条件，按需补充资料摘要。
- 03
评估是否承接
评估可行性、实施方式和所需资源。
- 04
双方确认后续
可行后再讨论范围、时间、费用及具体安排。
MNV LIMITED
[email protected]
+852 2661 2188