communications-mining
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- Erste Schritte
- 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
- 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
- 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)
- 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 :
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Communications Mining-Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 10. Feb. 2025
Verwalten von Projekten
Erforderliche Rolle(n): Dienstadministrator
Hinweis: Wenn Sie über die Rolle Dienstadministrator verfügen, können Sie auch ein neues Projekt erstellen, wenn Sie ein neues Dataset erstellen.
Betrachten Sie Projekte als eingeschränkte Arbeitsbereiche. Wenn Quellen und Datasets erstellt werden, sind sie 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, empfehlen wir Ihnen, ein neues Projekt mit dem Zugriff auf die Personen zu erstellen, die ihn benötigen. Sobald Datenquellen zu einem Projekt hinzugefügt wurden, können sie nicht mehr in ein anderes Projekt verschoben werden, ohne zusätzliche AI Units zu verbrauchen.
Befolgen Sie diese Schritte, um ein neues Projekt zu erstellen:
- Wählen Sie als Communications Mining™-Administrator das Zahnradsymbol in der oberen Navigationsleiste einer beliebigen Seite aus, um auf die Communications Mining™ -Verwaltungsseite zuzugreifen.
- Wählen Sie im Navigationsmenü der Seite Verwaltung die Registerkarte Zugriff verwalten aus
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite auf die Schaltfläche + neben Projekten.
- Geben Sie die Details des neuen Projekts ein und wählen Sie Erstellen aus.
Sie werden aufgefordert, die folgenden Details für das Projekt auszufüllen:
- Titel und Name: Der Titel kann bearbeitet werden und wird in der Benutzeroberfläche angezeigt. Der Name wird in der API verwendet und kann nicht geändert werden, nachdem das Projekt erstellt wurde.
- Beschreibung (optional): Geben Sie eine optionale Beschreibung des Projekts an, die unter dem Projekttitel angezeigt wird. Die Beschreibung kann bearbeitet werden.
- Projektadministrator: Wählen Sie einen Automation Cloud-Benutzer (dies können Sie selbst sein) als Projektadministrator aus, da mindestens ein Benutzer erforderlich ist. 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 das Projekt erstellt wurde, können Sie Benutzer oder Gruppen hinzufügen und Ressourcen wie Datenquellen und Datasets innerhalb des Projekts erstellen.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Projekt zu bearbeiten oder zu löschen:
- Navigieren Sie im Abschnitt Zugriff verwalten über das Projektnavigationsmenü zum jeweiligen Projekt.
- Wählen Sie das Drei-Punkte-Symbol rechts neben dem Bildschirm aus.
- Wählen Sie Bearbeiten oder Löschen aus. Bearbeiten ermöglicht es Ihnen, den Titel und die Beschreibung zu aktualisieren. Beim Löschen wird eine Popup-Warnung angezeigt, dass diese Aktion endgültig ist. Wählen Sie die Schaltfläche Löschen im Warn-Popup aus, um die Löschung zu bestätigen.
