将智能标记添加到AEM中的资源

处理数字资产的组织越来越多地在资产元数据中使用分类控制的词汇。 本质上，它包括员工、合作伙伴和客户通常用于引用和搜索其数字资产的关键字列表。 使用分类控制的词汇标记资产可确保轻松地在搜索中识别和检索资产。

与自然语言词汇相比，基于业务分类法的标记有助于使资产与公司的业务保持一致，并确保最相关的资产出现在搜索中。 例如，汽车制造商可以使用型号名称标记汽车图像，以便在搜索以设计促销活动时仅显示相关图像。

在后台功能采用的是人工智能的框架 Adobe Sensei 根据您的标记结构和业务分类培训其图像识别算法。 然后，可使用此内容智能在不同资产集上应用相关标记。 默认情况下，AEM会自动将智能标记应用于上传的资产。

AEM中智能标记支持的资源类型

您可以标记以下类型的资产：

• 图像：使用Adobe Sensei的智能内容服务标记多种格式的图像。 您 创建训练模型 然后会自动标记上传的图像。 智能标记将应用于支持的文件类型，这些文件类型会生成JPG和PNG格式的演绎版。
• 基于文本的资源： Experience Manager Assets 在上传时自动标记受支持的基于文本的资产。
• 视频资产：默认情况下会启用视频标记 Adobe Experience Manager as a Cloud Service. 视频已自动标记 上传新视频或重新处理现有视频时。

默认情况下，AEM会自动将智能标记添加到基于文本的资源以及视频。 要将智能标记自动添加到图像，请完成以下任务。

• 了解标记模型和准则.
• 训练模型.
• 标记您的数字资产.
• 管理标记和搜索.

了解标记模型和准则

标记模型是一组相关标记，这些标记与所标记图像的各种视觉方面相关联。 标记与图像的明显不同视觉方面相关，因此在应用时，标记有助于搜索特定类型的图像。 例如，一个鞋系列可以具有不同的标记，但所有标记都与鞋相关，并可属于同一标记模型。 在应用时，标签有助于查找不同类型的鞋，例如按设计或按使用。 要了解中培训模型的内容表示形式，请执行以下操作 Experience Manager，将培训模型可视化为顶级实体，该实体由一组手动添加的标记和每个标记的示例图像组成。 每个标记可以专门应用于图像。

在创建标记模型并培训服务之前，请确定一组唯一标记，它们最能描述业务背景下图像中的对象。 确保策划集中的资产符合 培训准则.

培训准则

确保培训集中的图像符合以下准则：

数量和大小： 每个标记最少10个图像，最多50个图像。

一致性：确保标记的图像在视觉上相似。 最好将关于相同视觉方面（例如图像中的同一类型对象）的标记一起添加到单个标记模型中。 例如，将所有图像标记为 my-party （用于培训），因为它们在视觉上并不相似。

覆盖率：训练中的图像应具有足够的多样性。 我们的想法是，提供一些合理多样化的示例，以便 Experience Manager 学习如何专注于正确的事情。 如果您要在视觉上不同的图像上应用相同的标记，则请至少包含每种类型的五个示例。 例如，对于标记 模型向下姿态，包含更多与下面高亮显示的图像类似的训练图像，以便该服务在标记期间更准确地识别相似图像。

分心/阻塞：此服务针对干扰较少的图像（突出的背景、不相关的伴侣，如具有主要主题的物体/人员）提供更好的培训。 例如，对于标记 休闲鞋，则第二幅图像不是合适的训练候选。

完整性：​如果图像符合多个标记的条件，请在包含培训图像之前添加所有适用的标记。例如，对于 Raincoat 和 model-side-view 等标记，在将其加入培训之前，在符合条件的资产上添加这两个标记。

标记数：Adobe建议使用至少两个不同的标记以及每个标记至少使用十个不同的图像来训练模型。 在单个标记模型中，添加的标记不得超过50个。

示例数量：对于每个标记，至少添加十个示例。 但是，Adobe建议大约30个示例。 每个标记最多支持50个示例。

防止误报和冲突：Adobe建议为单个可视方面创建单个标签模型。 以可避免标签在模型之间重叠的方式构建标签模型。 例如，不要使用常见的标记，如 sneakers 在两个不同的标记模型名称中 shoes 和 footwear. 训练过程用一个已训练的标记模型覆盖另一个已训练的标记模型，以获得一个公共关键字。

示例：其他指导示例包括：

• 创建仅包含、

  • 与汽车型号相关的标记。
  • 这些标签和成人和小孩穿的外套有关。

• 不要创建，

  • 一个标签模型，包括2019年和2020年发布的车型。
  • 多个标签模型包含相同数量的汽车模型。

用于训练的图像：您可以使用相同的图像来训练不同的标记模型。 但是，请勿将图像与标记模型中的多个标记相关联。 可以使用属于不同标记模型的不同标记来标记同一图像。

您无法撤消培训。 上述准则应该可以帮助您选择要训练的良好图像。

为自定义标记训练模型

要为特定于业务的标记创建和训练模型，请执行以下步骤：

1. 创建必要的标记和相应的标记结构。 在DAM存储库中上传相关图像。

2. In Experience Manager 用户界面，访问 资产 > 智能标记训练.

3. 单击​创建。提供 标题， 描述.

4. 单击中的文件夹图标 标记 字段。 随即会打开一个弹出窗口。

5. 从中的现有标记中搜索或选择相应的标记 cq-tags 要添加到模型中的。 单击​下一步。

   注意

   您可以根据 名称 （按字母顺序）， 已创建 日期，或 修改时间 日期。

6. 在 选择资源 对话框，单击 添加资产 标记时，不会将标签与标签对齐。 在DAM存储库中搜索或浏览存储库以选择至少10个和最多50个图像。 选择资源而不是文件夹。 选择图像后，单击 选择.

   

7. 要预览所选图像的缩略图，请单击标记前面的折叠面板。 您可以通过单击 添加资产. 对选择内容满意后，单击 提交. 用户界面在页面底部显示通知，指示培训已启动。

8. 在中检查培训的状态 状态 列来表示每个标记模型。 可能的状态为 待处理， 已培训、和 失败.

图：培训工作流中用于培训标记模型的步骤。

查看培训状态和报告

要检查智能标记服务是否针对培训资产集中的标记进行了培训，请从“报表”控制台中查看培训工作流报表。

1. In Experience Manager 界面，转到 工具 > 资产 > 报告.
2. 在 资产报表 页面，单击 创建.
3. 选择 智能标记训练 报告，然后单击 下一个 工具栏中。
4. 指定报表的标题和描述。在​计划报告​下，保持选中​立即​选项。如果要安排以后的计划报告，请选择​稍后，然后指定日期和时间。然后，单击 创建 工具栏中。
5. 在​资产报表​页面中，选择生成的报表。要查看报告，请单击 视图 工具栏中。
6. 查看报告的详细信息。 报表显示您培训的标记的培训状态。中的绿色 培训状态 列表示已为标记培训了智能标记服务。 黄色表示服务已针对特定标签进行了部分培训。 要为标签完整地培训服务，请使用特定标签添加更多图像并执行培训工作流。 如果在此报告中看不到您的标记，请再次执行这些标记的培训工作流。标记
7. 要下载报表，请从列表中选择该报表，然后单击 下载 工具栏中。 报表将下载为电子表格。

使用AEM中的智能标记标记标记资产

所有类型的受支持资产都会自动由进行标记 Experience Manager Assets 上传时。 默认情况下，标记处于启用状态并有效。 AEM近乎实时地应用相应的智能标记。

• 对于图像和视频，智能标记基于某些视觉方面。

• 对于基于文本的资产，智能标记的有效性并不取决于资产中的文本数量，而是取决于资产文本中存在的相关关键字或实体。 对于基于文本的资源，智能标记是显示在文本中的关键字，但最能描述资源的关键字。 对于支持的资产， Experience Manager 已提取文本，然后将其编入索引，并用于搜索资源。 但是，基于文本中关键字的智能标记提供了专用、结构化和更高优先级的搜索方面。 与搜索索引相比，后者有助于改进资产发现。

管理智能标记和资产搜索

您可以组织智能标记以删除可能分配给您的品牌资产的任何不准确的标记，以便仅显示最相关的标记。

审核智能标记还可以确保您的资产显示在最相关标记的搜索结果中，从而帮助优化基于标记的资产搜索。 本质上，它有助于消除不相关资产出现在搜索结果中的机会。

您还可以为标记分配较高的排名，以提高标记与资产的相关性。 根据特定标记执行搜索时，提升资产标记会增加资产出现在搜索结果中的机会。

要审核数字资产的智能标记，请执行以下操作：

1. 在搜索字段中，根据标记搜索数字资产。

2. 要识别与搜索不相关的数字资源，请检查搜索结果。

3. 选择一个资源，然后选择 工具栏中。

4. 从 管理标记 页面，检查标记。 如果不希望根据特定标记搜索资产，请选择该标记并选择 工具栏中。 或者，选择 X 标签旁边的符号。

5. 要为标记分配较高的排名，请选择标记并选择 工具栏中。 您提升的标记将移至 标记 部分。

6. 选择 保存 然后选择 确定 关闭 成功 对话框。

7. 导航到 属性 页面。 请注意，您提升的标记具有高度相关性，因此显示在搜索结果中的位置较高。

了解 Experience Manager 包含智能标记的搜索结果

默认情况下， Experience Manager 搜索将搜索词与 AND 子句。 使用智能标记不会更改此默认行为。 使用智能标记可添加 OR 子句，用于在应用的智能标记中查找任何搜索词。 例如，考虑搜索 woman running. 具有的资产 woman 或只是 running 默认情况下，元数据中的关键字不会出现在搜索结果中。 但是，使用任一标记进行标记的资产 woman 或 running 使用智能标记会出现在此类搜索查询中。 所以搜索结果是，

• 具有的资产 woman 和 running 元数据中的关键字。

• 使用任一关键字智能标记的资产。

首先显示与元数据字段中的所有搜索词匹配的搜索结果，随后显示与智能标记中的任何搜索词匹配的搜索结果。 在上例中，搜索结果的大致显示顺序为：

1. 匹配项 woman running 在各个元数据字段中。
2. 匹配项 woman running 在智能标记中。
3. 匹配项 woman 或 running 在智能标记中。

与标记相关的限制和最佳实践

增强的智能标记基于图像及其标记的学习模型。 这些模型在识别标记方面并不总是完美的。 当前版本的智能标记具有以下限制：

• 无法识别图像的细微差异。 例如，超薄衬衫和普通衬衫。

• 无法根据图像的微小图案或部分识别标记。 例如，衬衫上的徽标。

• 在以下语言中支持标记 Experience Manager 支持。

• 未处理的标记与：

  • 非视觉的抽象方面。 例如，产品发布的年份或季节、图像激发的情绪或情绪，以及视频的主观内涵。
  • 产品中的细微视觉差异，例如衬衫（带有领子和没有领子）或嵌入在产品上的小产品徽标。

要训练模型，请使用最合适的图像。 无法还原训练或无法删除训练模型。 您的标记准确性取决于当前的培训，因此请谨慎操作。

要搜索带有智能标记（常规或增强）的文件，请使用 Assets 搜索（全文搜索） 智能标记没有单独的搜索谓词。

另请参阅

• 翻译资源
• Assets HTTP API
• 资源支持的文件格式
• 搜索资源
• 连接的资源
• 资源报告
• 元数据架构
• 下载资源
• 管理元数据
• 搜索 Facet
• 管理收藏集
• 批量元数据导入

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