请教一下机器学习PAI，如果使用DSSM负采样版本，我们的label_fields应该怎么配置？

你框里面的是指的训练的模型的目标字段名称，和负采样没有关系了。负采样相关的配置只限制在 negative_sampler{} 里面，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

使用DSSM负采样版本，并且训练数据只有正样本，那么在label_fields中需要指定需要进行分类的字段，这些字段应该与您的分类目标一致。对于这个项目，如果没有明确的分类目标，那么可以直接置空label_fields。具体配置方法如下：

label fields:'ip_search_pv_todaybatch size: 16384num_epochs: 1000prefetch_size: 16384input_type: 0dpsInputV2

ip_search_pv_todaybatch表示数据集中包含的字段，需要注意的是，如果数据集中没有与分类目标相关的字段，那么这些字段也可以直接置空。

---人工智能平台 PAI预测

在机器学习 PAI 中，如果您使用 DSSM（Deep Structured Semantic Model）的负采样版本，配置 label_fields 的方式会有所不同。

DSSM 负采样版本是一种用于学习语义相关性的模型，它通常用于搜索、推荐等任务。训练数据包含正样本和负样本对，其中正样本对表示具有相关性的文本对，而负样本对则表示无关或不相关的文本对。

在配置 label_fields 时，您需要将正样本对和负样本对的标签字段设置为特定的值，以区分它们。例如，可以将正样本对的标签字段设置为 "1"，而负样本对的标签字段设置为 "0"。

以下是一种可能的 label_fields 配置示例：

label_fields: ["1", "0"]

这里，我们假设正样本对的标签字段为第一个元素 "1"，而负样本对的标签字段为第二个元素 "0"。根据您的需求和具体情况，您可以选择其他合适的标签值来表示正样本和负样本。

请注意，在训练和测试过程中，您需要确保正确的标签字段与相应的正样本对和负样本对对应。这将确保模型能够正确学习并进行语义相关性的预测。