- Einleitung
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder (früher Entitäten)
- Bezeichnungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Hierarchie usw.)
- Modelle
- Streams
- Modellbewertung
- Projekte
- Präzision
- Rückruf
- Nachrichten mit und ohne Anmerkungen
- Extraktionsfelder
- Quellen
- Taxonomien
- Training
- „True“ und „false“ positive und negative Vorhersagen
- Validierung
- Messages
- Zugriffskontrolle und Verwaltung
- Verwalten Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder löschen Sie eine Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Ein neues Dataset erstellen
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern Sie die Dataset-Einstellungen
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Analyse- vs. Automatisierungsanwendungsfälle
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung (NEU)
- Der Status des Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Grundlegendes zu Datenanforderungen
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- 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 Beschriftung „Überprüfen“ und Beschriftung „Verpasst“.
- Training mit der Bezeichnung „Teach“ (Verfeinern)
- Training mit der Suche (verfeinern)
- Verstehen und Erhöhen der Abdeckung
- Verbesserung des Abgleichs und Verwendung des Abgleichs
- Wann das Training Ihres Modells beendet werden soll
- Verwenden von allgemeinen Feldern
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Lizenzierungsinformationen
- Häufige Fragen und mehr

Communications Mining-Benutzerhandbuch
Datasets
Nach der IPP-Migration wurde die ursprüngliche Seite „Datasets“ in Communications Mining durch die IPP-Homepage ersetzt, die die Communications Mining-Datasets enthält.
Um zur Seite Datasets zu gelangen, wählen Sie den ixP-Dienst von der Automation Cloud aus. Die Seite Datasets wird standardmäßig angezeigt, da die Funktion Kommunikationsdaten, die Communications Mining umfasst, vorab ausgewählt ist.
- Zeigen Sie alle Datasets an, auf die Sie Zugriff haben.
- Datasets bearbeiten oder löschen.
Hinweis: Ihnen muss die Datasets-Administratorberechtigung zugewiesen sein, um Datasets zu bearbeiten oder zu löschen.
- Navigieren Sie zu anderen ixP-Funktionen. Weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen finden Sie auf der Seite im Handbuch ixp Overview.
Suchen Sie mit der Suchoption nach einem bestimmten Dataset anhand des Namens.
Wählen Sie ein Dataset aus der Liste aus, um auf die Seite Communications Mining zuzugreifen. Auf dieser Seite können Sie Ihre Datasets über die folgenden Registerkarten verarbeiten: Trainieren, Entdecken, Erkunden, Validieren, Berichte, Modelle, Streams, Einstellungen.
Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, können Sie eine Kopie eines vorhandenen Datasets erstellen. Das bedeutet, dass Sie die gleichen Quellen, allgemeinen Felder, Stimmungsauswahlen, Beschriftungen und überprüften Beispiele aus dem Dataset überschreiben, das Sie kopieren.
Dann können Sie am kopierten Dataset arbeiten, das einen anderen Namen erfordert, und Änderungen daran vornehmen, ohne dass sich dies auf das ursprüngliche Dataset auswirkt.
Es wird empfohlen, ein vorhandenes Dataset für die folgenden Szenarien zu kopieren:
- Sie möchten größere Änderungen an Ihrem Modell vornehmen, z. B. in Bezug auf die Dataset-Struktur, und das ursprüngliche Dataset beibehalten, falls Sie wieder darauf zurücksetzen möchten.
- Sie möchten die bereits durchgeführte Arbeit verwenden, indem Sie das ursprüngliche Dataset kommentieren und ein neues Dataset erstellen, dem Sie weitere Quellen ähnlicher Art hinzufügen können.
Um ein vorhandenes Dataset aus einem anderen zu kopieren, wählen Sie die drei Punkte neben einem bestimmten Dataset auf der Startseite und dann Duplizieren aus.
- Name des Datasets
- ApiName
- Projekt
- Modellsprache – Wählen Sie zwischen Englisch und Mehrsprachig aus.
Jedes Dataset hat eine eigene Einstellungsseite, die nützliche Informationen zu diesem Dataset enthält. Um auf die Seite Einstellungen zuzugreifen, wählen Sie die drei Punkte neben einem bestimmten Dataset und dann Dataset-Einstellungen aus.
Die Seite ist in die folgenden Registerkarten unterteilt:
- Dataset – Aktualisieren Sie die globalen Einstellungen des Datasets, einschließlich Titel, Beschreibung und Quellen.
- Taxonomie – Beschriftungen sowie deren Beschreibungen, Extraktionsfelder, allgemeine Felder und Feldtypen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. Sie können auch die vollständige Beschriftungstaxonomie herunterladen.
- Statistik – Zeigen Sie Anmerkungsstatistiken und die Eigenschaften der Nachrichtenmetadaten an.
- Wählen Sie auf der Startseite die drei Punkte neben einem bestimmten Dataset und dann Löschen aus.
- Wählen Sie auf der Registerkarte Einstellungen die Option Dataset endgültig löschen aus .
Nach der Anmeldung werden Sie zur Seite Datasets umgeleitet.
Alternativ können Sie jederzeit zu dieser Seite navigieren, indem Sie das Communications Mining™-Logo oben auf der Seite auswählen.
Auf der Seite Datasets können Sie:
- Zeigen Sie alle Datasets an, auf die Sie Zugriff haben.
- Datasets bearbeiten oder löschen.
Hinweis: Ihnen muss die Datasets-Administratorberechtigung zugewiesen sein, um Datasets zu bearbeiten oder zu löschen.
- Navigieren Sie zu anderen Seiten in der Plattform.
Wählen Sie eine der Optionen aus, die in einem Dataset aufgeführt sind, z. B. Erkunden, Trainieren oder Berichte , um direkt zu diesem Dataset zu navigieren.
Für die Datasets, auf die Sie Zugriff haben, können Sie das Dropdownmenü verwenden, um nach einem bestimmten Projekt zu filtern, dem Sie angehören. Dies hilft, die Anzahl der angezeigten Datasets einzuschränken.
Darüber hinaus können Sie mit der Suchoption nach einem bestimmten Dataset anhand des Namens suchen.
Auswählen eines Datasets
Auf jeder Dataset-Karte finden Sie einige nützliche Informationen zum Dataset:
Jede Dataset-Karte verweist auf:
- Der Titel und die Beschreibung des Datasets
- Das Projekt, mit dem das Dataset verknüpft ist, und der Dataset-Name (Projekt/Name)
- Die mit dem Dataset verbundenen Quellen
- Die Modellfamilie (Sprache)
- Wenn die Stimmungsanalyse aktiviert ist
- Wann das Dataset zuletzt geändert wurde (und wann es beim Daraufzeigen erstellt wurde)
Wählen Sie Erkunden, Trainieren und Berichte unter der Karte „Dataset-Informationen“ aus, um zu diesen Seiten zu navigieren.
Kopieren Sie ein vorhandenes Dataset
- Wählen Sie die Option Duplizieren aus, wenn Sie ein vorhandenes Dataset aus einem anderen Dataset kopieren möchten (dadurch werden automatisch die gleichen Quellen und die gleiche Stimmung wie bei diesem Dataset ausgewählt).
- Wählen Sie alle (zusätzlichen) Quellen aus, die Sie mit dem Dataset verbinden möchten.
Was bedeutet das Kopieren eines Datasets und warum sollten Sie dies tun?
Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, können Sie im Wesentlichen eine Kopie eines bereits vorhandenen Datasets erstellen. Das bedeutet, dass Sie die gleichen Quellen, allgemeinen Felder, Stimmungsauswahlen, Beschriftungen und überprüften Beispiele kopieren wie das Dataset, aus dem Sie die Taxonomie kopiert haben.
Anschließend können Sie mit dem Kopier-Dataset arbeiten (das einen anderen Namen erfordert) und frei Änderungen daran vornehmen, ohne das Original zu beeinflussen.
Es gibt zwei Hauptgründen, warum Sie dies tun möchten:
- Sie möchten größere Änderungen an Ihrem Modell vornehmen, z. B. in Bezug auf die Dataset-Struktur, und das ursprüngliche Dataset für den Fall beibehalten, dass Sie wieder dazu zurückkehren möchten
- Sie möchten die bereits durchgeführte Arbeit verwenden, indem Sie das ursprüngliche Dataset kommentieren und ein neues Dataset erstellen, dem Sie weitere Quellen ähnlicher Art hinzufügen können.
Seite mit den Dataset-Einstellungen
Neben der Übersichtsseite der Datasets verfügt jedes Dataset über eine eigene Einstellungsseite. Darauf kann zugegriffen werden, indem Sie auf das Dataset klicken und zu „Einstellungen“ wechseln.
Die Einstellungsseite eines Datasets enthält nützliche Informationen über das Dataset und ist der Ort, an dem Sie verschiedene Aktionen ausführen können.
Die Seite ist in drei Registerkarten unterteilt:
- Dataset – Hier können Sie die globalen Einstellungen des Datasets aktualisieren, einschließlich Titel, Beschreibung und Quellen.
- Taxonomie – Hier können Sie Beschriftungen und deren Beschreibungen, Extraktionsfelder, allgemeine Felder und Feldtypen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. Sie können die Beschriftungstaxonomie auch vollständig herunterladen.
- Statistik – Hier können Sie Anmerkungsstatistiken und die Eigenschaften der Nachrichtenmetadaten sehen.