communications-mining
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- 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 Ihres Kontos
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
- Verwalten des Zugriffs (Automation Cloud)
- Verwalten von Projekten (Automation Cloud)
- Wartung
- 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
Wichtig :
Communications Mining ist jetzt Teil von UiPath IXP. Weitere Informationen finden Sie in der Einführung im Benutzerleitfaden.
Dieser Inhalt wurde maschinell übersetzt.
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Communications Mining-Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 25. März 2025
Verwalten von Projekten (Automation Cloud)
Hinweis: Ihnen muss die Rolle Dienstadministrator zugewiesen sein, um Projekte zu verwalten.
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Projekte in Communications Mining verwalten können.
Hinweis: Mit der Rolle Dienstadministrator können Sie auch ein neues Projekt erstellen, wenn Sie ein neues Dataset erstellen.
Projekte können eingeschränkten Arbeitsbereichen ähneln. Wenn Sie Quellen und Datasets erstellen, sind beide mit bestimmten Projekten verknüpft. Benutzer müssen Teil eines Projekts sein und über die richtigen Benutzerberechtigungen verfügen, um die damit verknüpften Daten anzuzeigen.
Hinweis:
- Für Automation Cloud-Benutzer hat jeder Mandant ein Standardprojekt, auf das alle Benutzer innerhalb des Mandanten zugreifen können.
- Bevor Sie Daten hochladen, Datasets erstellen und Modelle trainieren, sollten Sie als Best Practice ein neues Projekt mit eingeschränktem Zugriff nur auf die Benutzer erstellen, die ihn benötigen.
- Sobald Datenquellen zu einem Projekt hinzugefügt wurden, können diese nicht mehr in ein anderes Projekt verschoben werden, ohne zusätzliche AI Units zu verbrauchen.
Um ein neues Projekt zu erstellen, gehen Sie wie folgt vor:
- Melden Sie sich bei Communications Mining an und wählen Sie das Zahnradsymbol aus, um auf die Verwaltungsseite zuzugreifen.
- Wählen Sie die Registerkarte Zugriff verwalten aus.
- Wählen Sie die Plus-Schaltfläche
+im Abschnitt Projekte aus. - Geben Sie die Details des neuen Projekts ein.
- Wählen Sie Erstellen.
Sie werden aufgefordert, die folgenden Details für das Projekt auszufüllen:
- Titel – Geben Sie einen Titel für Ihr Projekt ein, der in der Benutzeroberfläche angezeigt wird. Sie können den Titel später bearbeiten.
- Name – Geben Sie einen Namen für Ihr Projekt ein, der in der API verwendet wird. Sie können den Namen nicht mehr ändern, sobald das Projekt erstellt wurde.
- Beschreibung – Geben Sie eine optionale Beschreibung des Projekts ein, die im Projekttitelabschnitt angezeigt wird. Die Beschreibung kann bearbeitet werden.
- Projektadministrator – Wählen Sie einen Automation Cloud-Benutzer, einschließlich Sie selbst, als Projektadministrator aus. Mindestens ein Benutzer ist erforderlich. Sie können später weitere Benutzer als Projektadministratoren hinzufügen.
Hinweis: Wenn Sie ein Organisationsadministrator sind und einen anderen Benutzer als Gründungsbenutzer auswählen, müssen Sie sich selbst zum Projekt hinzufügen, nachdem es erstellt wurde.
Sobald Sie das Projekt erstellt haben, können Sie Benutzer oder Gruppen hinzufügen und Ressourcen wie Datenquellen und Datasets innerhalb des Projekts erstellen.
Um ein Projekt zu bearbeiten oder zu löschen, gehen Sie wie folgt vor:
- Wählen Sie ein bestimmtes Projekt auf der Registerkarte Zugriff verwalten aus
- Wählen Sie die Auslassungspunkte für den Projektnamen aus.
- Wählen Sie Bearbeiten oder Löschen aus.
- Bearbeiten – Ermöglicht es Ihnen, den Titel und die Beschreibung zu aktualisieren.
- Löschen – löst eine Warnung in einem Popup-Fenster aus, dass diese Aktion dauerhaft ist. Wählen Sie als Nächstes die Schaltfläche Löschen im Warn-Popup aus, um die Löschung zu bestätigen.
