Communications Mining
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- 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
Communications Mining-Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 18. Apr. 2024
Einführung in UiPath Communications Mining
Sehen Sie sich unser Video zur Einführung in Communications Mining an:
Das folgende Video bietet eine kurze Einführung in Communications Mining und behandelt Folgendes:
- Die Herausforderungen von Geschäftskommunikationsdaten und die Bedeutung von Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache
- Was UiPath Communications Mining bewirkt und wie wir zur Lösung dieser Herausforderungen beitragen
- Was Communications Mining für Sie und Ihr Unternehmen bedeutet
- Darum vertrauen Unternehmen unserer Communications Mining-Lösung
- Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis, bei denen Unternehmen UiPath Communications Mining nutzen können
Um mehr über die Plattform zu erfahren, lesen Sie bitte die anderen Artikel in dieser Wissensdatenbank.
