- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- General fields (previously Entities)
- 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
- Understanding labels, general fields and metadata
- 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 Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- 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
- Defining and setting up your general fields
- Understanding general fields
- Which pre-trained general fields are available?
- Enabling, disabling, updating and creating general fields
- General field filtering
- Reviewing and applying general fields
- Validation for general fields
- Improving general field performance
- Building custom regex general fields
- Generative Extraktion
- Verwenden von Analyse und Überwachung
- Automatisierungs- und Communications Mining
- Häufige Fragen und mehr
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&q=100)
Enabling, disabling, updating and creating general fields
Benutzerberechtigungen erforderlich: „Quellen anzeigen“ UND „Datasets ändern“ ODER „Datasets-Administrator“.
Enabling general fields on a new dataset
To enable general fields on a new dataset that you want to create, you simply need to select them during the setup process.
Click the + button in the box shown below and you will be presented with a drop-down menu of all of the general fields that you are able to enable for that dataset. Simply click all of the general fields you want to enable before creating the dataset. If you add any in error, you can click the ‘X’ icon next to the general field name to remove it.
Weitere Informationen zum Erstellen eines neuen Datasets finden Sie hier.
Enabling, updating, and disabling general fields on an existing dataset
If you want to enable, update or disable general fields for an existing dataset, you can do so from the settings tab on the top navigation bar, and then selecting the Labels and extraction fields tab.
Enabling general fields:
To enable existing general fields, click inside the General Fields box, and select the general fields you want to enable from the drop down menu. Once you're happy with your selections, select Update General Fields (as shown below).
These general fields will have their settings pre-selected for you. You can then update them, including making them trainable, as shown below.
Updating general fields:
To update an enabled general field, click the general field in the general field box as shown in the above images and the 'Edit general field' modal (below) will appear.
Here you can update the base general field, the title of the general field and the API name (these concepts are described in detail below), as well as making the general field 'trainable'.
If you have previously reviewed general fields for a general field kind that was not set to 'trainable', this information is still stored.
Disabling general fields:
To remove any selected general fields, simply click the 'X' icon next to the general field name, and then click Update General Fields.
If you remove a general field and click Update General Fields, this will also remove the training data for that general field for this dataset. If you chose to re-enable the general field, you will need to train it again.
If you make a mistake while updating the general fields, click 'Reset' before you click Update General fields and your changes will not be applied.
Creating new general fields
The above sections covered how to enable and update existing pre-trained general fields for both new and existing datasets. In each instance, for either a new or existing dataset, you can also create new general fields.
Newly created general fields can be based on an existing pre-trained general field or can be trained from scratch (like a new label).
You can do this by clicking the '+' icon in the general field box, either in the 'Create dataset' flow or in the dataset settings page (as shown above).
This will bring up the 'Add a new general field' modal as shown below.
Here you can set the field types, title, and API name, as well as selecting whether the general field is trainable or not (these can be updated later as shown above).
Wenn Sie eines der Felder ausgefüllt haben (siehe unten), klicken Sie einfach auf „ Erstellen“.
Field types
- This will serve as the initial state for your new general field, and the dropdown will contain a list of all the pre-trained general fields available to you
- For example, if you select 'Date' as your base general field, all of the general fields predicted for this kind will be dates, and you could then train the platform to only recognise specific dates
-
If you want to train a general field entirely from scratch, you can select 'None - Train from scratch', and then you essentially start with a blank canvas when training the general field. The platform's predictions for this general field will be entirely based on the training examples you provide
General field title
- The general field title is the name of the general field that will appear in the UI of the platform
ApiName
- The API name of the general field is what will be returned via the API when it provides predictions for messages
- Der API-Name darf keine Leerzeichen oder Interpunktion enthalten, außer Bindestrich (-) und Unterstrich (_).