- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Entitäten
- Bezeichnungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Hierarchie usw.)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Überprüfte und nicht überprüfte Nachrichten
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Verwaltung
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen Sie eine Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Ein neues Dataset erstellen
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern Sie die Einstellungen eines Datasets
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Modelltraining und -wartung
- Verstehen von Bezeichnungen, Entitäten und Metadaten
- Bezeichnungshierarchie und bewährte Methode
- Definieren Ihrer Taxonomieziele
- Analyse- vs. Automatisierungsanwendungsfälle
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Erstellen Ihrer Taxonomiestruktur
- Best Practices für den Taxonomieentwurf
- Ihre Taxonomie wird importiert
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung (NEU)
- Verstehen des Status Ihres Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Beschriftung
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Trainieren
- Einführung zu „Verfeinern“
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- Wie funktioniert die Validierung?
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Warum kann eine Bezeichnung eine geringe durchschnittliche Genauigkeit haben?
- Training mit „Bezeichnung überprüfen“ und „Bezeichnung fehlen“
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Ausgleichs und Verwendung von „Neuausgleich“
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Definieren und Einrichten Ihrer Entitäten
- Grundlegendes zu Entitäten
- Welche vortrainierten Entitäten sind verfügbar?
- Aktivieren, Deaktivieren, Aktualisieren und Erstellen von Entitäten
- Entitätsfilterung
- Überprüfen und Anwenden von Entitäten
- Validierung für Entitäten
- Verbesserung der Entitätsleistung
- Erstellen von benutzerdefinierten Regex-Entitäten
- Verwenden von Analytics & Monitoring
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Häufige Fragen und mehr
Ein neues Projekt erstellen
Benutzerberechtigungen erforderlich: „Tenant Admin“.
Sie können Projekte als eingeschränkte Arbeitsbereiche betrachten. Quellen und Datasets sind beide bei der Erstellung mit bestimmten Projekten verknüpft, und Benutzer müssen Teil eines Projekts sein (und über die entsprechenden Benutzerberechtigungen verfügen), um die damit verknüpften Daten anzeigen zu können.
Für Automation Cloud-Benutzer hat jeder Mandant ein „Standardprojekt“, auf das alle Benutzer innerhalb des Mandanten Zugriff haben. Vor dem Hochladen von Daten, dem Erstellen von Datasets und Trainingsmodellen wird dringend empfohlen, ein neues Projekt zu erstellen, auf das nur die Personen zugreifen können, die Zugriff auf diese Daten benötigen. Nach der Erstellung ist es schwierig, Datenquellen und Datasets in verschiedene Projekte zu verschieben.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein neues Projekt zu erstellen.
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Navigieren Sie als Communications Mining- Administrator zur Seite Communications Mining-Verwaltung und wählen Sie das Zahnradsymbol (A) im oberen rechten Abschnitt Ihrer Seite aus.
Registerkarte Zugriff verwalten -
Navigieren Sie zur Registerkarte Zugriff verwalten (B).
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Wählen Sie auf der Registerkarte Zugriff verwalten die Schaltfläche „Alle Projekte“ (1) links oben aus, um den Bereich Projekte verwalten zu öffnen.Modal „Alle Projekte“.
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Wählen Sie die Schaltfläche Neu (2) aus, um ein neues Projekt zu erstellen.
Sie werden dann aufgefordert, die folgenden Informationen rund um das Dataset auszugeben:
1 | Ihrem Projekt einen Namen geben | Geben Sie Ihrem Projekt einen klaren, unterscheidbaren Namen. Nachdem Sie den Projektnamen festgelegt haben, können Sie ihn nicht mehr ändern. |
2 | Den Gründungsbenutzer auswählen | Sie werden aufgefordert, einen Gründungsbenutzer aus der Liste der Benutzer auszuwählen, die sich derzeit auf der Plattform befinden. Wenn Sie ein Administrator sind, können Sie sich selbst als Gründungsbenutzer festlegen und alle nachfolgenden Benutzer zur Plattform hinzufügen. Wenn Sie eine andere Person als Gründungsbenutzer auswählen, muss diese Person Sie dem Projekt hinzufügen. |
3 | Geben Sie einen Titel und eine Beschreibung für das Projekt an (optional). | Geben Sie einen klaren, unterscheidbaren Titel und eine Beschreibung für Ihr Projekt an. |
Sobald das Projekt erstellt wurde, können Sie mit dem Erstellen/Hinzufügen von Benutzern, Datenquellen und Datasets für das jeweilige Projekt im neu erstellten Projekt fortfahren.