- 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
- Zugriffssteuerung und Administration
- 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)
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- 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
- Hochladen von Daten
- Herunterladen von Daten
- 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
- Allgemeine Feldextraktion
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- 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
Abrechenbarer Vorgang
Ihnen wird 1 AI Unit oder 0,2 Platform Units pro erstelltem Kommentar oder pro aktualisiertem Kommentar (basiert auf seiner eindeutigen ID) in Rechnung gestellt, wenn sein Text geändert wurde.
Mit der CLI können Sie Kommentare ( einschließlich vorab kommentierter Kommentare) in Batches hochladen. Zusätzlich zum Importieren von Daten in Communications Mining™, wenn eine Live-Verbindung nicht erforderlich ist, kann sie zum Hochladen bereits vorhandener Trainingsdaten in Communications Mining oder zum Überschreiben vorhandener Kommentare oder Beschriftungen in Communications Mining verwendet werden.
Die CLI erwartet Daten im JSONL-Format (auch als durch neue Zeilen getrennte JSON bezeichnet), bei denen jede Zeile ein JSON-Wert ist. Viele Tools können JSONL-Dateien sofort exportieren. Wenden Sie sich an den Support, wenn Sie Fragen haben.
Jede Zeile in der JSONL-Datei stellt ein Kommentarobjekt dar. Jedes Kommentarobjekt muss mindestens eine eindeutige ID, einen Zeitstempel und ein Textteil haben, kann aber auch andere Felder wie Metadaten haben. Informationen, welche Felder für Ihre Daten festgelegt werden sollen, finden Sie in der Kommentarreferenz.
Jede Zeile in der JSONL-Datei muss das folgende Format haben (nur Pflichtfelder angezeigt). (Beachten Sie, dass dies zur besseren Lesbarkeit mit Einzug angezeigt wird, sich aber in Ihrer Datei in einer Zeile befinden sollte.)
{
"comment": {
"id": "<unique id>",
"timestamp": "<timestamp>",
"messages": [
{
"body": {
"text": "<text of the comment>"
}
}
]
}
}
{
"comment": {
"id": "<unique id>",
"timestamp": "<timestamp>",
"messages": [
{
"body": {
"text": "<text of the comment>"
}
}
]
}
}
Wenn Sie Beschriftungen zusammen mit Kommentaren hochladen möchten, können Sie sie auf diese Weise einschließen (wie zuvor erwähnt, dies wird zur besseren Lesbarkeit mit Einzug angezeigt, sollte sich jedoch in einer Zeile in Ihrer Datei befinden):
{
"comment": {
"id": "<unique id>",
"timestamp": "<timestamp>",
"messages": [
{
"body": {
"text": "<text of the comment>"
}
}
]
},
"labelling": {
"assigned": [
{
"name": "<Your Label Name>",
"sentiment": "<positive|negative>"
},
{
"name": "<Another Label Name>",
"sentiment": "<positive|negative>"
}
]
}
}
{
"comment": {
"id": "<unique id>",
"timestamp": "<timestamp>",
"messages": [
{
"body": {
"text": "<text of the comment>"
}
}
]
},
"labelling": {
"assigned": [
{
"name": "<Your Label Name>",
"sentiment": "<positive|negative>"
},
{
"name": "<Another Label Name>",
"sentiment": "<positive|negative>"
}
]
}
}
Kommentare werden hochgeladen
The following command will upload comments to the specified source. We recommend to upload comments into a new empty source, as it makes rolling back easier if something went wrong - you just delete the source.
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <file_name.jsonl>
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <file_name.jsonl>
--overwrite
angeben. Die Kommentare werden basierend auf dem comment.id
-Feld überschrieben. Wir empfehlen Ihnen, vor dem Aktualisieren der Kommentare eine Sicherungskopie der Quelle zu erstellen, damit Sie im Falle eines Fehlers die ursprünglichen Kommentare wiederherstellen können.
Hochladen von Kommentaren mit Beschriftungen
Wenn Sie Beschriftungen zusammen mit Ihren Kommentaren hochladen möchten, müssen Sie ein Dataset angeben, in das die Beschriftungen hochgeladen werden sollen. Das Dataset muss mit der Quelle verbunden sein, bevor Sie mit dem Hochladen beginnen.
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--file <file_name.jsonl>
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--dataset <project_name/dataset_name> \
--file <file_name.jsonl>
--overwrite
angeben. Beachten Sie, dass dadurch vorhandene Beschriftungen durch neue Beschriftungen ersetzt werden (keine vorhandenen Beschriftungen zu neuen Beschriftungen hinzugefügt werden). Es wird empfohlen, vor dem Überschreiben von Beschriftungen eine Sicherungskopie des Datasets zu erstellen, um im Falle eines Fehlers die ursprünglichen Beschriftungen wiederherstellen zu können.