总结
开发人员使用 IBM Watson Discovery 服务向应用程序快速添加认知、搜索和内容分析引擎。 借助该引擎，他们可以从非结构化数据中识别模式、趋势和见解，从而推动做出更好的决策。 有时，您想通过提供更多训练细节来改进搜索结果。 相关性训练是 Watson Discovery 中的一项功能，它提供额外的训练以获得更准确的搜索结果。 此 Code Pattern 展示了如何使用相关性训练 API 在 Watson Discovery 中改进搜索结果。
产品描述
开发人员使用IBM Watson Discovery服务向应用程序快速添加认知，搜索和内容分析引擎。 借助该引擎，他们可以从非结构化数据中识别模式，趋势和见解，从而推动更好的决策。 使用Watson Discovery，您可以提取（转换，丰富，清理和规范化），存储和查询数据，以提取可行的见解。 要执行搜索和查询，您需要注入并保留在集合中的内容。 您可以通过学习以下内容来了解有关使用Watson Discovery开发应用程序的更多信息： 认知发现参考架构.
相关性训练是Watson Discovery中的一项强大功能，如果采用正确的方法，可以提高搜索准确性。 您可以培训Watson Discovery以提高查询结果与您特定组织或主题领域的相关性。 当您向Watson Discovery实例提供训练数据时，该服务将使用机器学习Watson技术来查找您的内容和问题中的信号。 然后，该服务会对查询结果重新排序，以在顶部显示最相关的结果。 当您添加更多训练数据时，服务实例在返回结果的顺序上将变得更加准确和复杂。
相关性培训是可选的。 如果查询结果满足您的需求，则无需进一步培训。 有关构建用于培训的用例的概述，请参阅博客文章“如何充分利用相关培训设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
Watson Discovery中的相关性培训可以通过两种方式进行：
如果您的Watson Discovery实例有大量问题需要针对其进行相关性培训，那么与编程（使用API）方法相比，工具方法可能需要更长的时间。 此外，使用API，您无需通过浏览器在线连接到Watson Discovery实例。
此代码模式显示了如何使用API实现相关性培训。
自动化流程
- 客户端应用程序为需要相关性训练的每个查询发送自然语言查询。
- Watson Discovery针对所进行的每种自然语言查询返回一组文档。
- 客户端应用程序将查询和相应的文档保存在本地计算机上的TSV文件中。
- 用户为文档分配相关性分数并保存文件。
- 应用程序以更新的相关性分数访问文件。
- 客户端应用程序调用API，以使用更新的相关性评分更新Watson Discovery集合培训。
- 客户端再次查询以获得更好的结果。
说明
在中找到此模式的详细步骤 自述 文件。 这些步骤说明了如何：
- 在 IBM Cloud 上创建 Discovery 服务实例。
- 在 Watson Discovery 中创建一个项目。
- 注释您的文档。
- 准备代码以运行相关性训练 API。
- 完成针对大量问题的相关性培训。
