Después de solicitar una predicción, Vertex AI muestra resultados según el objetivo de tu modelo. Las predicciones de los modelos de extracción de entidades muestran anotaciones para cada documento, como la ubicación de las entidades detectadas, las etiquetas asignadas y las puntuaciones de confianza.
La confianza comunica el nivel de confianza que tu modelo identificó y etiquetó con precisión cada entidad. Cuanto más alto sea el número, mayor será la confianza del modelo en la precisión de la predicción.
Ejemplo de resultado de la predicción por lotes
La siguiente muestra es el resultado previsto de un modelo de extracción de entidades que se entrenó para detectar fallas. Las compensaciones (desplazamientos de caracteres de inicio y fin) especifican la ubicación donde el modelo detectó una entidad en el documento, y el campo content muestra la entidad detectada.
Los nombres visibles muestran las etiquetas que el modelo asoció con cada entidad, como SpecificDisease o DiseaseClass. Las etiquetas se asignan a los segmentos de texto en orden.
{
"key": 1,
"predictions": {
"ids": [
"1234567890123456789",
"2234567890123456789",
"3234567890123456789"
],
"displayNames": [
"SpecificDisease",
"DiseaseClass",
"SpecificDisease"
],
"textSegmentStartOffsets": [13, 40, 57],
"textSegmentEndOffsets": [29, 51, 75],
"confidences": [
0.99959725141525269,
0.99912621492484128,
0.99935531616210938
]
}
}