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- 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
Letzte Aktualisierung 7. Okt. 2025
Hinweis: Sie müssen die Rolle IXP-Projektadministrator als Automation Cloud™-Benutzer oder die Berechtigung Datasets ändern als Legacy-Benutzer zugewiesen haben, um Datasets zu erstellen.
Um ein Dataset zu erstellen, greifen Sie auf IXP zu, wählen Sie auf der Hauptseite Dataset erstellen aus und fahren Sie mit den folgenden Schritten fort:
Name und Quelle
- Füllen Sie die erforderlichen Felder aus:
- Dataset-Name – Geben Sie den Namen des Datasets ein.
- API-Name – Geben Sie einen beschreibenden Namen für Ihr Dataset ein, indem Sie Bindestriche anstelle von Leerzeichen verwenden. Zum Beispiel: zendesk-cs-chats.
- Projekt – Sie können:
- Wählen Sie ein vorhandenes Projekt aus dem Dropdownmenü aus, dem das Dataset hinzugefügt werden soll. Sie können das Dataset jedem der Projekte zuweisen, bei denen Sie Mitglied sind.
- Wählen Sie Neu erstellen aus , um ein neues Projekt zu erstellen, füllen Sie die Felder Titel und Name aus und wählen Sie Speichern.
Hinweis: Zum Erstellen eines neuen Projekts müssen Sie die Rolle IXP Service Admin als Automation Cloud-Benutzer oder die Berechtigung Tenant Administrator als Legacy-Benutzer zugewiesen haben. - Generative KI-Funktionen verwenden – Verwenden Sie den Umschalter, um diese Option zu aktivieren oder zu deaktivieren. Die Funktionen bieten Entwurfszeit- und Laufzeitfunktionen, die generative KI-Modelle von Drittanbietern verwenden. Diese verbessern die Zeit bis zur Wertschöpfung mit Funktionen wie der generativen Anmerkung erheblich.
Wenn Sie den generativen Extraktionsmodus der Vorschau verwenden, wird ein LLM eines Drittanbieters verwendet und Sie müssen den Umschalter für Generatives Extraktionsmodell verwenden aktivieren.
Hinweis: Um LLMs von Drittanbietern zu deaktivieren, stellen Sie sicher, dass Sie den Umschalter Generative KI-Funktionen verwenden für ein Dataset deaktivieren. - Quellen – Konfigurieren Sie eine der folgenden Optionen:
- Vorhandene Quelle – Wählen Sie eine vorhandene Quelle aus der Dropdownliste aus.
- Neue Quelle –
- Quellname – Geben Sie den Namen der Quelle ein.
- API-Name – Geben Sie den API-Namen für die Quelle ein. Nach dem Hinzufügen können Sie den API-Namen nicht mehr ändern.
Hinweis: Um eine neue Quelle hinzuzufügen, müssen Sie die Rolle IXP-Projektadministrator als Automation Cloud™-Benutzer oder die Quelladministratorberechtigung als Legacy-Benutzer zugewiesen haben.
- Modellsprache – Wählen Sie die Modellsprache aus, die der Sprache Ihrer Daten entspricht:
- Englisch
- Mehrsprachiges Modell – Weitere Informationen finden Sie unter Mehrsprachige Quellen und Datasets.
- Wählen Sie Weiter aus, um mit der Seite Beschriftungen definieren fortzufahren.
Beschriftungen definieren
- Wählen Sie Beschriftung hinzufügen aus, um eine oder mehrere Beschriftungen hinzuzufügen.
- Wählen Sie Beschriftungen importieren aus und wählen Sie eine der folgenden Optionen aus dem Dropdownmenü aus:
- Aus Kalkulationstabelle kopieren
- Aus einem Dataset importieren – Kopiert Beschriftungen und Beschreibungen nur aus einem vorhandenen Dataset. Um ein gesamtes Dataset zu kopieren, wählen Sie Duplizieren aus den Datasets aus.
- Wählen Sie Weiter aus, um mit der Seite Zusätzliche Einstellungen fortzufahren.
Weitere Einstellungen
- Konfigurieren Sie eine oder alle der folgenden Optionen:
- Servicequalität – Wenn Sie diese Option aktivieren, werden automatisch die Tone Analysis und die vortrainierten QoS-Beschriftungen aktiviert.
- Vortrainierte QoS-Beschriftungen – Fügen Sie alle vortrainierten Beschriftungen zu Ihrem Dataset hinzu. Einige Beispiele könnten Verfolger, Dringend, Abwesend usw. sein. Sie müssen während der Dataset-Erstellung keine aktivieren. Sie können sie jederzeit später auf der Seite mit den Dataset-Einstellungen aktivieren.
- Tonfallanalyse – Aktivieren oder deaktivieren Sie die Tonfallanalyse, um die Absicht hinter der Kommunikation zu verstehen.
- Labelstimmung – Aktivieren oder Deaktivieren der Stimmungsanalyse. Wenn Sie diese Option aktivieren, hat jede Beschriftung in der Taxonomie eine zugehörige positive oder negative Stimmung. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren der Stimmung für ein Dataset.
- Wählen Sie Erstellen aus, um das Dataset zu erstellen.
Hinweis:
- Sie können bis zu 20 einzelnen Quellen zu einem Dataset in der GUI hinzufügen.
- Quellen können sich in einem anderen Projekt als einem Dataset befinden. Solange Sie in jedem Projekt über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, können Sie die Nachrichten anzeigen und wie gewohnt mit Anmerkungen versehen.
- Wenn es mehrere Quellen in einem Dataset gibt, sollten sie einen ähnlichen Zweck für Ihre Analyse haben.