- Einleitung
- Einrichten Ihres Kontos
- Ausgewogenheit
- Cluster
- Konzeptabweichung
- Abdeckung
- Datasets
- Allgemeine Felder
- Beschriftungen (Vorhersagen, Konfidenzniveaus, Beschriftungshierarchie und Beschriftungsstimmung)
- 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 Sie Quellen und Datasets
- Verstehen der Datenstruktur und -berechtigungen
- Erstellen oder Löschen einer Datenquelle in der GUI
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Ein Dataset wird erstellt
- Mehrsprachige Quellen und Datasets
- Aktivieren der Stimmung für ein Dataset
- Ändern der Dataset-Einstellungen
- Löschen einer Nachricht
- Löschen eines Datasets
- Exportieren eines Datasets
- Verwenden von Exchange-Integrationen
- Modelltraining und -wartung
- Grundlegendes zu Beschriftungen, allgemeinen Feldern und Metadaten
- Beschriftungshierarchie und Best Practices
- Vergleichen von Anwendungsfällen für Analyse und Automatisierung
- Konvertieren Ihrer Ziele in Bezeichnungen
- Übersicht über den Modelltrainingsprozess
- Generative Anmerkung
- Der Status des Datasets
- Best Practice für Modelltraining und Anmerkungen
- Training mit aktivierter Beschriftungs-Stimmungsanalyse
- Training von Chat- und Anrufdaten
- Grundlegendes zu Datenanforderungen
- Trainieren
- Einführung in Verfeinerung
- Erläuterungen zu Präzision und Rückruf
- Präzision und Rückruf
- So funktioniert die Validierung
- Verstehen und Verbessern der Modellleistung
- Gründe für die geringe durchschnittliche Beschriftungsgenauigkeit
- 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
- Automations and Communications Mining™
- Entwickler (Developer)
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
- Kennzeichnen Sie eine Ausnahme
- Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme
- Prüfungsereignisse
- Alle Benutzer abrufen
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Exchange-Integration mit Azure Application Authentication und Graph
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- UiPath® Marketplace-Aktivitäten
- Offizielle UiPath®-Aktivitäten
- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben von Anmerkungsverzerrungen mit Communications Mining™
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining™ und Google AutoML für Conversation Data Intelligence
- Lizenzierung
- Häufige Fragen und mehr

Communications Mining-Benutzerhandbuch
Überblick
linkAuf der Seite „Berichte“ können Sie die plattformübergreifende Berichterstellung zu Ihrem Dataset anzeigen. Die Berichte können alle gefiltert werden, damit Sie die Ansichten überprüfen können, die für Sie am wichtigsten sind.
Um auf diese Seite zuzugreifen, wählen Sie die Registerkarte Berichte in der Navigationsleiste aus. Je nach Datentyp kann die Anzahl der Registerkarten in Berichten variieren.
Sie können zwischen Berichten auf Nachrichten- und Thread-Ebene umschalten, wenn die Daten in Thread-Form vorliegen, wie z. B. Anrufprotokolle und E-Mail-Kketten. Andernfalls wird der Nachrichtenfilter der Standardwert.
- Dashboard – Ermöglicht das Erstellen benutzerdefinierter Dashboard-Ansichten mithilfe der Daten von den anderen Registerkarten.
- Beschriftungszusammenfassung – Zeigt zusammenfassende Statistiken für Beschriftungen auf hoher Ebene an.
- Trends – Zeigt Diagramme für Nachrichten- und Beschriftungsmenge und Stimmung über einen bestimmten Zeitraum an.
- Segmente – Stellt Diagramme der Beschriftungsmengen im Vergleich zu Nachrichtenmetadatenfeldern dar, z. B. Absenderdomäne.
- Threads – Zeigt Diagramme zu Thread-Volumes und Label-Volumes innerhalb eines Threads an. Diese Details sind nur sichtbar, wenn Sie den Thread -Filter anwenden.
- Vergleich – Ermöglicht es Ihnen, verschiedene Datengruppen miteinander zu vergleichen.
- Gesamtanzahl der im Dataset enthaltenen Nachrichten.
- Stimmungsverhältnis, wenn die Stimmungsanalyse aktiviert ist.
- Datumszeitraum für die ausgewählten Daten.
Wenn Sie Filter nach Benutzereigenschaft, allgemeinen Feldern oder Beschriftungen anwenden, werden diese Statistiken basierend auf den von Ihnen getroffenen Filtern und Auswahlen aktualisiert.
Wenn Sie mehrere Beschriftungen filtern, aber keine anderen Filter angewendet haben, wird Ihnen die Gesamtzahl der Nachrichten im Dataset angezeigt, für die wahrscheinlich mindestens eine der ausgewählten Beschriftungen vorhergesagt wurde.