Escribe la pregunta de sentimiento que necesitas
Una pregunta noul responde con una probabilidad de sí o no sobre dos criterios que escribes, por ejemplo si quien escribe informa de algo que falla en el producto o no. Una pregunta score sitúa el mensaje en 2–7 niveles ordenados: positivo, neutro o mixto, negativo y bloqueante. Ambas respuestas son posiciones sobre tu propia definición, por eso el mismo mensaje puede responder con honestidad a dos preguntas distintas.
Mantén el dominio pequeño. Cuatro niveles que un revisor puede discutir funcionan mejor que diez emociones solapadas, y un nivel explícito de neutro o mixto evita que el modelo invente una certeza que el mensaje no tiene.
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"text": "El panel ahora va rápido, pero la exportación CSV sigue perdiendo la última columna.",
"questions": [
{"id": "negative", "type": "noul", "instructions": "¿Quien escribe informa de algo que falla en el producto?", "criteria": {"true": "Describe un fallo o un error.", "false": "Solo elogia, pregunta o pide algo."}},
{"id": "tone", "type": "score", "instructions": "¿Qué grado de negatividad tiene el mensaje?", "criteria": ["Positivo", "Neutro o mixto", "Negativo", "Bloqueante"]}
],
"threshold": 0.85
}Prueba un mensaje en el área de pruebas · Contrato de solicitud
Los mensajes mixtos, irónicos o citados no tienen una sola respuesta
Un mensaje puede elogiar una parte del producto y denunciar un fallo en otra. Si no hay un nivel para eso, el modelo igualmente debe elegir uno y la respuesta parecerá más decidida que el mensaje. Da un nivel propio a mixto y a dudoso, o plantea una segunda pregunta noul solo sobre el fallo.
La negación, la ironía, una queja citada de otra persona y el texto escrito en otro idioma mueven la probabilidad sin cambiar las palabras que tomaste como referencia. El umbral envía los casos dudosos a una persona: en una respuesta noul se aplica a la probabilidad, mientras que choice y score se comparan con la confianza, y una confianza omitida por el modelo llega como null, que siempre requiere revisión.
Elige umbrales de confianza con evidencia · Decisiones con revisión humana
Coste, almacenamiento y límites honestos
Una solicitud completada cuesta un crédito, plantee una pregunta o cuatro, y los fallos de cuentas registradas se devuelven. El historial guarda la respuesta y su identificador, no el mensaje que enviaste, así que conserva el texto original en tu sistema cuando una persona tenga que leerlo.
No es una conclusión legal, un veredicto de seguridad ni una medida clínica: es una respuesta del modelo bajo una escala concreta. Una probabilidad alta es el número del propio modelo, no una exactitud medida con tu tráfico. Evalúa nivel por nivel con ejemplos etiquetados de tus datos, cuenta los errores en ambos sentidos y mantén a una persona responsable de lo que ejecutes.
Evalúa la clasificación antes de automatizar · Límites y reglas de créditos