- API-Dokumentation
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
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- Alle Benutzer abrufen
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- Integrationsleitfäden
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Echtzeit-Automatisierung
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
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- Konfigurieren allgemeiner Felder
- Verwenden von allgemeinen Feldern in Ihrer Anwendung
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- UiPath Marketplace-Aktivitäten
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- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben der Anmerkungsverzerrung durch Communications Mining
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining und Google AutoML für die Ermittlung von Konversationsdaten
Konfigurieren allgemeiner Felder
Dieses Postfach erhält Verlängerungs-, Stornierungs- und Administratoranforderungen, die gelegentlich dringend sind. Communications Mining wurde trainiert, um jedes dieser Konzepte zu erkennen. Communications Mining-Vorhersagen können verwendet werden, um die E-Mails an das richtige Team zu senden, indem Support-Tickets erstellt werden.
Da das Format der Versicherungsnummer spezifisch für diesen bestimmten Versicherer ist, konfigurieren wir das allgemeine Feld so, dass es von Grund auf trainiert werden kann. Andererseits ist die gesicherte Organisation ein Organisationstyp, daher konfigurieren wir sie basierend auf dem integrierten Feld „Organisation“ so, dass sie trainierbar ist. Schließlich stellen wir fest, dass Agenten nicht immer ihren Namen in die E-Mail-Adresse einfügen. Daher entscheiden wir uns, die E-Mail-Adresse des Agenten (verfügbar in den Kommentar-Metadaten) zu verwenden, um den entsprechenden Namen in einer internen Datenbank zu suchen, anstatt ihn als zu extrahieren Allgemeines Feld.
Die folgende Tabelle fasst diese Ansätze zusammen.
Konfiguration | Einsatzbereich | Beispiele |
---|---|---|
Trainierbares allgemeines Feld ohne allgemeines Basisfeld | Wird am häufigsten für verschiedene Arten von internen IDs verwendet oder wenn in Communications Mining kein geeignetes allgemeines Basisfeld vorhanden ist. | Richtliniennummer, Kunden-ID |
Trainierbares allgemeines Feld mit allgemeinem Basisfeld | Wird zum Anpassen eines vorhandenen vorgefertigten allgemeinen Felds in Communications Mining verwendet. | Kündigungsdatum (basierend auf Datum), Versicherte Organisation (basierend auf Organisation) |
Vorgefertigte allgemeine Felder (nicht trainierbar) | Wird für allgemeine Felder verwendet, die genau wie definiert abgeglichen werden sollten, wenn das Training zu Fehlern führen würde. | ist in |
Verwenden von Kommentarmetadaten anstelle allgemeiner Felder | Wird verwendet, wenn erforderliche Informationen bereits in strukturierter Form in den Kommentarmetadaten vorhanden sind. | Absenderadresse, Absenderdomäne |