- Erste Schritte
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder (früher 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
- Create or delete a data source in the 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 Einstellungen eines Datasets
- Löschen Sie Nachrichten über die Benutzeroberfläche
- Löschen Sie ein Dataset
- Exportieren Sie ein Dataset
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Verstehen von Beschriftungen, allgemeinen Feldern 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)
- 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
Mehrsprachige Quellen und Datasets
Communications Mining™ unterstützt mehrsprachige Quellen und Datasets. Das bedeutet, dass die Modelle Quellen verstehen können, die mehrere verschiedene unterstützte Sprachen enthalten, ohne sie tatsächlich übersetzen zu müssen.
Die Sprachen, die sich derzeit in mehrsprachigen Quellen und Datasets in der allgemeinen Verfügbarkeit befinden, sind: Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch und Japanisch.
Wenn Benutzer in mehreren Sprachen arbeiten und ihre Geschäftsaktivitäten abwickeln, die von der Plattform unterstützt werden, können sie mit Nachrichten in diesen Sprachen trainieren, anstatt alles in eine einzige Sprache übersetzen zu müssen.
Wichtige Hinweise bei der Verwendung von mehrsprachigen Quellen und Datasets:
- Wenn ein Dataset mehrsprachig ist, können Benutzer keine Übersetzungen von Nachrichten sehen (wie bei übersetzten Datasets), daher müssen sie alle Sprachen im Dataset verstehen können, um ihr Modell effektiv zu trainieren.
- Das Verstehen mehrerer Sprachen ist ein komplexeres Problem beim Machine Learning als das Verstehen einer einzelnen Sprache. Daher kann die Leistung dieser Datasets im Vergleich zu Datasets in einer einzelnen Sprache möglicherweise leicht sinken.
- Die Plattform unterstützt die folgenden Sprachen: Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch und Japanisch. Wenn das Dataset andere Sprachen enthält, kann das Anwenden der Beschriftungen, die für unterstützte Sprachen verwendet werden, Verwirrung stiften. Anmerkungen zu diesen Instanzen werden stattdessen mit sprachspezifischen Beschriftungen versehen. Beachten Sie, dass die Plattform die Inhalte von nicht unterstützten Sprachen nicht verarbeiten oder verstehen wird.
Wie erstellen Sie mehrsprachige Quellen und Datasets?
Sowohl für Datenquellen- als auch für Datasets wird die Sprachfamilie bei der Erstellung ausgewählt und kann nach dem Erstellen nicht mehr geändert werden.
Wählen Sie einfach Mehrsprachig aus der Dropdownliste für die Sprachfamilie auf dem Modal „Quelle erstellen“ oder „Dataset erstellen“ aus (dies ist in der Regel die letzte auszuwählende Einstellung).
Weitere Informationen zum Erstellen einer Quelle in der UI finden Sie auf der Seite Erstellen einer Datenquelle in der GUI .
Weitere Informationen zum Erstellen eines Datasets finden Sie auf der Seite Ein neues Dataset erstellen .
- Englisch
- Niederländisch
- Französisch
- Deutsch
- Italienisch
- Japanisch
- Portugiesisch
- Spanisch
Registrieren Sie sich im Insider-Portal , um Feedback zu geben oder Probleme zu melden.
Derzeit wird eine Vielzahl weiterer Sprachen im Vorschaumodus unterstützt. Das bedeutet, dass unser Team sie basierend auf Ihrer Verwendung kontinuierlich verfeinert. Von vielen dieser Sprachen wird eine sehr gute Leistung erwartet und sie können nur eine minimale bis gar keine Feinabstimmung erfordern, um eine optimale Leistung zu erzielen.
- Afrikaans
- Albanisch
- Amharisch
- Arabisch
- Armenisch
- Assamesisch
- Aserbaidschanisch
- Baskisch
- Weißrussisch
- Bengali
- bengalisch (schriftart)
- Bosnisch
- Bretonisch
- Bulgarisch
- Birmanisch
- Birmanisch
- Katalanisch
- Chinesisch (vereinfacht)
- Chinesisch (traditionell)
- Kroatisch
- Tschechisch
- Dänisch
- Esperanto
- Estnisch
- Philippinisch
- Finnisch
- Galizisch
- Georgisch
- Griechisch
- Gujarati
- Hausa
- Hebräisch
- Hindi
- Hindi (romanisiert)
- Ungarisch
- Isländisch
- Indonesisch
- Irisch
- Javanisch
- Kannada
- Kasachisch
- Xanten
- Koreanisch
- Kurdisch (Kurmandschi)
- Kirgisisch
- Laos
- Latein
- Lettisch
- Litauisch
- Mazedonisch
- Madagassisch
- Malaiisch
- Malaiisch
- Marathi
- Mongolisch
- Nepali
- Norwegisch
- Oria
- OroMo
- Paschtu
- Persisch
- Polnisch
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- schottisch-gälisch
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- Singapurisch
- Slowakisch
- Slowenisch
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- Schweifes Deutsch
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- Telugu (romanisiert)
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- Urdu (romanisiert)
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