- 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
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Communications Mining-Benutzerhandbuch
Verwenden von Exchange-Integrationen
Erforderliche Benutzerberechtigungen: „Quellenadministrator“, „Integrationen ändern“, „Daten in Buckets aktualisieren“ UND „Datasets-Administrator“.
Es ist wichtig, die Beziehung zwischen wichtigen Plattformkomponenten wie Integrationen, Postfächern, Buckets, Quellen und Datasets zu verstehen, um Ihre Daten effektiv einzurichten.
Zuerst wird eine Exchange-Integration eingerichtet (über ein Dienstkonto), wobei die Daten vom Microsoft Exchange Server synchronisiert werden. Mit dieser Integration können Sie mehrere Postfächer synchronisieren.
Diese Postfächer werden jeweils in einem Bucket gespeichert und jeder Bucket kann mehrere Postfächer enthalten.
Als Nächstes müssen Sie eine Quelle einrichten. Dies ist eine Sammlung von unbearbeiteten Kommunikationsdaten eines ähnlichen Typs mit Anmerkungen. Wenn Sie beim Einrichten einer Quelle Daten aus einer E-Mail-Integration verwenden, müssen Sie angeben, aus welchem Bucket Sie synchronisieren möchten (d. h. – der Bucket, in dem die Postfächer im Scope für Ihren Anwendungsfall gespeichert sind).
Sobald Sie mit der Einrichtung Ihrer Quelle fertig sind, müssen Sie sie zu einem Dataset hinzufügen, in dem Ihr Modell trainiert wird.
Jedes Dataset gehört zu einem Projekt, bei dem es sich um einen Speicherbereich mit Berechtigung innerhalb der Plattform handelt. Jedes Dataset und jede Quelle gehört zu einem bestimmten Projekt, das bei der Erstellung angegeben wird.
Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie all diese Komponenten zusammenhängen:
Auf hoher Ebene müssen Sie die folgenden Schritte (in dieser speziellen Reihenfolge) ausführen, damit die Daten aus Ihren Postfächern in der Plattform angezeigt werden: