- 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
- Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
- Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle
- 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
- 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
- Migration Guide: Exchange Web Services (EWS) to Microsoft Graph API
- 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
Batch-Upload
Ihnen werden 1 AI Unit oder 0,2 Platform Units pro erstelltem Kommentar oder pro aktualisiertem Kommentar auf Grundlage der 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.
In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie die CLI bereits installiert und konfiguriert haben.
Vorbereiten von Daten
Die CLI erwartet Daten im JSONL-Format ( auch als neue Zeile getrennte JSON bezeichnet), wobei 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, wobei nur die erforderlichen Felder angezeigt werden.
Dies wird zur besseren Lesbarkeit mit einem Einzug angezeigt, sollte sich jedoch in einer Zeile Ihrer Datei befinden.
{
"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>"
}
]
}
}
Hochladen von Daten
Kommentare werden hochgeladen
Mit dem folgenden Befehl werden Kommentare in die angegebene Quelle hochgeladen. Wir empfehlen, Kommentare in eine neue leere Quelle hochzuladen, da es ein Rollback erleichtert, wenn etwas schief gelaufen ist – Sie löschen einfach die Quelle.
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <file_name.jsonl>
re create comments \
--source <project_name/source_name> \
--file <file_name.jsonl>
Wenn Sie vorhandene Kommentare aktualisieren möchten, sollten Sie das Flag --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>
Sie können Beschriftungen für vorhandene Kommentare überschreiben, indem Sie das Flag --overwrite angeben.
Dadurch werden vorhandene Beschriftungen durch neue Beschriftungen ersetzt, und vorhandene Beschriftungen werden nicht zu neuen hinzugefügt. Wir empfehlen, vor dem Überschreiben von Beschriftungen eine Sicherungskopie des Datasets zu erstellen, um die ursprünglichen Beschriftungen wiederherstellen zu können, wenn etwas schief läuft.