- 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
Nach der ixP-Migration wurde die ursprüngliche Seite „Datasets“ in Communications Mining™ durch die ixP-Homepage ersetzt, die die Communications Mining-Datasets enthält.
Um zur Seite Datasets zu gelangen, wählen Sie den IXP-Dienst von der Automation Cloud aus. Die Seite Datasets wird standardmäßig angezeigt, da die Funktion Kommunikationsdaten, zu der Communication Mining gehört, vorab ausgewählt ist.
- Zeigen Sie alle Datasets an, auf die Sie Zugriff haben.
- Datasets bearbeiten oder löschen.
Hinweis: Ihnen muss die Rolle IXP-Projektadministrator zugewiesen sein, um Datasets zu bearbeiten oder zu löschen.
- Navigieren Sie zu anderen ixP-Funktionen. Weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen finden Sie auf der Seite Funktionstypen im ixP Übersicht Guide.
- Suchen Sie nach einem bestimmten Dataset anhand des Namens, indem Sie die Suchoption verwenden
Nach dem Zugriff auf IXP wird die Seite Datensätze angezeigt. Wählen Sie ein Dataset aus der Liste aus, um auf Communications Mining zuzugreifen, mit dem Sie Ihre Datasets über die folgenden Registerkarten bearbeiten können: Trainieren, Erkennen, Erkunden, Validierung, Berichte, Modelle, Streams und Einstellungen.
Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, können Sie eine Kopie eines vorhandenen Datasets erstellen. Das bedeutet, dass Sie die gleichen Quellen, allgemeinen Felder, Stimmungsauswahlen, Beschriftungen und überprüften Beispiele aus dem Dataset überschreiben, das Sie kopieren.
Dann können Sie am kopierten Dataset arbeiten, das einen anderen Namen erfordert, und Änderungen daran vornehmen, ohne dass sich dies auf das ursprüngliche Dataset auswirkt.
Es wird empfohlen, ein vorhandenes Dataset für die folgenden Szenarien zu kopieren:
- Sie möchten größere Änderungen an Ihrem Modell vornehmen, z. B. in Bezug auf die Dataset-Struktur, und das ursprüngliche Dataset beibehalten, falls Sie darauf zurückgreifen möchten.
- Sie möchten die bereits geleistete Arbeit verwenden, indem Sie das ursprüngliche Dataset mit Anmerkungen versehen und ein neues Dataset erstellen, dem Sie weitere Quellen ähnlicher Art hinzufügen können.
- Name des Datasets
- ApiName
- Projekt
- Modellsprache – Wählen Sie zwischen Englisch und Mehrsprachig aus.
Jedes Dataset verfügt über eine eigene Einstellungsseite, die nützliche Informationen über dieses Dataset enthält. Um auf die Seite „Einstellungen“ zuzugreifen, wählen Sie die Ellipse neben einem bestimmten Dataset aus und wählen Sie dann Dataset-Einstellungen aus.
Die Seite ist in die folgenden Registerkarten unterteilt:
- Dataset – Aktualisieren Sie die globalen Einstellungen des Datasets, einschließlich Titel, Beschreibung und Quellen.
- Taxonomie – Beschriftungen sowie deren Beschreibungen, Extraktionsfelder, allgemeine Felder und Feldtypen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen. Sie können auch die vollständige Beschriftungstaxonomie herunterladen.
- Statistik – Zeigen Sie Anmerkungsstatistiken und die Eigenschaften der Nachrichtenmetadaten an.
- Wählen Sie auf der Startseite die drei Punkte neben einem bestimmten Dataset und dann Löschen aus.
- Wählen Sie auf der Registerkarte Einstellungen die Option Dataset endgültig löschen aus .
Nach der Anmeldung werden Sie zur Seite Datasets umgeleitet.
Alternativ können Sie jederzeit zu dieser Seite navigieren, indem Sie das Communications Mining™-Logo oben auf der Seite auswählen.
Auf der Seite Datasets können Sie:
- Zeigen Sie alle Datasets an, auf die Sie Zugriff haben.
- Datasets bearbeiten oder löschen.
Hinweis: Ihnen muss die Datasets-Administratorberechtigung zugewiesen sein, um Datasets zu bearbeiten oder zu löschen.
- Navigieren Sie zu anderen Seiten in der Plattform.
Wählen Sie eine der Optionen aus, die für ein Dataset aufgeführt sind, z. B. Erkunden, Trainieren oder Berichte, um direkt zu diesem Dataset zu navigieren.
Für die Datasets, auf die Sie Zugriff haben, können Sie das Dropdownmenü verwenden, um nach einem bestimmten Projekt zu filtern, dem Sie angehören. Dies hilft, die Anzahl der angezeigten Datasets einzuschränken.
Darüber hinaus können Sie mit der Suchoption nach einem bestimmten Dataset anhand des Namens suchen.
Jede Dataset-Karte enthält einige nützliche Informationen zum Dataset:
Jede Dataset-Karte verweist auf:
- Der Titel und die Beschreibung des Datasets.
- Das Projekt, mit dem das Dataset verknüpft ist, und der Dataset-Name, der das Projekt oder der Name ist.
- Die Quellen, die mit dem Dataset verbunden sind.
- die Modellfamilie, also die Sprache.
- wenn die Stimmungsanalyse aktiviert ist.
- wann das Dataset zuletzt geändert wurde und wenn Sie mit der Maus darauf zeigen, wird auch angezeigt, wann es erstellt wurde.
Wählen Sie Erkunden, Trainieren und Berichte auf der Dataset-Informationskarte aus, um zu diesen Seiten zu navigieren.
Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, können Sie eine Kopie eines bereits vorhandenen Datasets erstellen. Das bedeutet, dass Sie dieselben Quellen, allgemeine Felder, Stimmungsauswahl, Beschriftungen und überprüften Beispiele wie das Dataset kopieren, aus dem Sie die Taxonomie kopiert haben.
Sie können dann das Kopie-Dataset bearbeiten, das einen anderen Namen erfordert, und frei Änderungen daran vornehmen, ohne Auswirkungen auf das Original zu haben.
- Sie möchten größere Änderungen an Ihrem Modell vornehmen, z. B. in Bezug auf die Dataset-Struktur, und das ursprüngliche Dataset beibehalten, falls Sie darauf zurückgreifen möchten.
- Sie möchten die bereits geleistete Arbeit verwenden, indem Sie das ursprüngliche Dataset mit Anmerkungen versehen und ein neues Dataset erstellen, dem Sie weitere Quellen ähnlicher Art hinzufügen können.
Um ein vorhandenes Dataset aus einem anderen Dataset zu kopieren, wählen Sie die Ellipsenpunkte auf der Dataset-Karte und dann Duplizieren aus. Diese Aktion wählt automatisch die gleichen Quellen und Stimmungsauswahl wie dieses Dataset aus.
Nachdem Sie das Dataset dupliziert haben, wählen Sie alle zusätzlichen Quellen aus, die Sie mit dem Dataset verbinden möchten.
Ähnlich wie auf der Seite Übersicht über Datasets verfügt jedes Dataset über eine eigene Seite Einstellungen , auf die Sie zugreifen können, indem Sie die Registerkarte Einstellungen auswählen.
Die Seite Einstellungen enthält nützliche Informationen über das Dataset und ist der Ort, an dem Sie verschiedene Aktionen ausführen können.
Die Seite ist in die folgenden Registerkarten unterteilt:
- Dataset – Aktualisieren Sie die globalen Einstellungen des Datasets, einschließlich Titel, Beschreibung und Quellen.
- Taxonomie – Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen von Beschriftungen und deren Beschreibungen, Extraktionsfeldern, allgemeinen Feldern und Feldtypen. Sie können auch die vollständige Beschriftungs-Taxonomie herunterladen.
- Statistik – Zeigen Sie Statistiken mit Anmerkungen und die Eigenschaften der Nachrichtenmetadaten an.
Auf der Seite Datasets können Sie das Dataset auch löschen, indem Sie Dataset endgültig löschen auswählen.
- Übersicht über Datasets für Automation Cloud™-Benutzer
- Auswählen eines Datasets (Automation Cloud)
- Kopieren eines vorhandenen Datasets (Automation Cloud)
- Seite „Datasets-Einstellungen“ (Automation Cloud)
- Übersicht über Datasets für Legacy-Benutzer
- Auswählen eines Datasets (Legacy)
- Kopieren eines vorhandenen Datasets (Legacy)
- Seite „Datasets-Einstellungen“ (Legacy)