文档简介：
当企业的业务类型及使用场景不同时，所需机器人的语义模型不同，为帮助企业中的AI训练工程师通过数据训练出满足自己业务需求的AI语义模型，特设置模型训练功能。通过模型训练，可以快速、灵活地按照自身的业务需求训练AI语义模型，自主完成数据模型的训练、测试。
相关名词解释
- 训练集：用来训练模型的数据
- 测试集：用来验证模型效果的数据
- 模型版本：提交训练任务之后自动生成的模型版本号
- 添加问答库：采样问答库中的数据作为负例数据参与意图模型训练，优化意图和FAQ缠绕问题
- 使用深度模型：融合多模型算法，提升模型的准确率，但会增加模型训练所需的时间
- 数据增强：为语料较少的意图自动生成一些示例以参加模型训练
- 数据平衡：减少不同意图语料数量差异带来的影响
- 训练轮数：迭代一遍训练集算一轮；轮数越多，时间越长，效果越好，当训练轮数较多时容易产生过拟合（在训练的数据集上表现好，其他数据不好），训练轮数少会导致模型效果不好；默认建议值：20
- 迭代样本量：每次迭代更新模型参数所用样本数量；默认建议值：8
- 正则化：目的：减少泛化误差，正则化方法是在训练数据不够多时，或者over training时，常常会导致过拟合（overfitting）。这时向原始模型引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称；默认建议值：0.0001
- 学习率：学习率决定了参数每次更新的幅度，如果学习率过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动，如果学习率过小，训练时间越长，建议在合理的区间内设置学习率；默认建议值：0.001
- 优化算法：模型参数学习方法；默认建议值：MiniBatchSGDUpdater
意图模型管理
对已经创建的模型进行增、删、查、下载、发布、上线操作。
添加训练模型
点击按钮添加训练模型。
添加必填字段模型备注，限制在20个字符内。
点击“高级设置”，可设置模型训练规则。该部分为非必选项目，其中模型算法会默认选中NGD定制模型，提交后开始训练模型。高级设置若为修改，则会按照默认值进行训练。
点击删除，二次确认后可删除训练模型，当模型正在训练中、已发布到测试环境、已发布到正式环境时不可删除。
若训练数据集没有改变，会给出提示“数据未发生变化不需要重复训练”。
查看详情
详情查看
点击“详情”进入详情查看页面。
查看基本信息，页面展示了训练模型的基本信息，包括：模型版本、模型备注、使用状态、训练集数量、创建人、创建时间、训练详情。
生效
点击“生效到测试环境”，模型进入测试环境。生效此版本到测试环境时，若已存在生效版本，生效该版本时会替换之前版本。
上线
模型生效到测试环境后，可选择将其部署到正式环境。部署成功后，正式环境将会使用该意图模型进行意图识别。
模型验证
选择测试集对模型进行检测（模型必须生效后方可检测），点击“马上创建”，选择测试集，点击确定，即可生成一条测试记录。
在测试记录中会展示：测试集名称、测试状态、测试集数量、准确率、召回率、测试人、创建时间、操作，下载的操作结果为excel文件。
点击“模型测一测”，使用单条数据对模型进行简单测试，测试框内会立刻展示意图识别情况。
FAQ问答模型管理
类似于意图模型管理，您可以对问答模型进行增、删、查、下载、发布和上线等操作。 
不过需要注意的是，问答模型训练不支持选择算法，将会以默认算法进行训练。
与意图模型一样，也可以对问答模型进行测试。以查看整体模型的召回识别情况，以此来评估问答相似问、问答模板等语料维护的效果。
测试集管理
上传测试集：点击“上传测试集”，选择文件点击上传。
对已经上传的测试集，可进行“删除”和“下载”操作。
