Advanced eDiscovery (プレビュー) の予測コーディング モジュールPredictive coding module for Advanced eDiscovery (preview)

Advanced eDiscovery の新しい予測コーディング モジュールを使用すると、最も関連性の高いドキュメントから始まるドキュメントのレビューに優先順位を付けるモデルを作成および構築できます。Using the new predictive coding module in Advanced eDiscovery, you can create and build a model to prioritize review of documents starting with the most relevant documents. 開始するには、モデルを作成し、最大 50 のドキュメントにラベルを付け、モデル予測スコアでドキュメントをフィルター処理して、関連する関連しないドキュメントを確認できます。To get started, you can create a model, label as few as 50 documents, and then filter documents by model prediction scores to review relevant non-relevant documents.

ワークフローの概要を次に示します。Here’s a quick overview of the workflow:

  1. レビュー セットで予測コーディング モジュールを開きます。Open the predictive coding module in a review set.

    レビューの [分析] ドロップダウン リストをクリックして、[予測コーディング] モジュールに移動します。

  2. [予測 コーディング モデル] ページで 、[新しいモデル] をクリックして 、新しい予測コーディング モデルを作成します。On the Predictive coding models page, click New model to create a new predictive coding model.

    新しいモデルを作成する

  3. 少なくとも 50 件のドキュメントに[関連] または [ 関連しない] のラベルを付けしますLabel at least 50 documents as Relevant or Not relevant. このラベル付けは、システムのトレーニングに使用されます。This labeling is used to train the system.

    システムのトレーニングに関連する、または関連性の高い文書にラベルを付け

  4. モデルの 予測スコア フィルター をレビュー セットに適用します。Apply the Prediction score filter for your model to the review set. これを行うには、次の手順を実行します。To do this:

    1. レビュー セットで、[フィルター] を クリックしますIn the review set, click Filters.

    2. [フィルター ] フライ アウト ページで、[分析/ML] セクションを 展開し、適用するモデルの [予測スコア] チェック ボックスをオンにします。 In the Filters flyout page, expand the Analytics/ML section and then select Prediction score checkbox for the model you want to apply.

    3. [予測スコア ] フィルター で、予測スコアを指定します。In the Prediction score filter, specify a prediction score. フィルターは、予測スコアに一致するレビュー セット内のドキュメントを表示します。The filter will display the documents in the review set that match the prediction score.

      予測スコアを指定してドキュメントをフィルター処理する

  5. モデルのパフォーマンス、状態、安定性を監視します。Monitor the performance, status, and stability of your model.

    モデルのパフォーマンス、状態、安定性を監視する