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Communications Mining-Benutzerhandbuch

Letzte Aktualisierung 18. März 2026

Erkunden

Hinweis:

Sie müssen die Berechtigungen Quelle – Lesen und Dataset – Lesen als Automation Cloud-Benutzer oder die Berechtigungen Quellen anzeigen und Beschriftungen anzeigen als Legacy-Benutzer zugewiesen haben.

Auf der Seite Erkunden können Sie ein Dataset suchen, überprüfen und filtern, um einzelne Nachrichten und allgemeine Felder zu überprüfen und zu überprüfen. Wählen Sie in der Navigationsleiste die Registerkarte Erkunden , um zur Seite zu navigieren:

Das Bild zeigt die Registerkarte Erkunden.

Standardmäßig zeigt Explore die 20 neuesten Nachrichten in einem Dataset im Modus Zuletzt verwendet an . Sie können den Dropdownmodus-Selektor auswählen, um dies zu ändern.

Das Bild zeigt die Dropdownmodus-Auswahl auf der Registerkarte Erkunden.

Die verschiedenen Optionen, die Sie im Dropdownmenü auswählen können, sind:

  • Zuletzt – die 20 neuesten Nachrichten werden angezeigt.
  • Mischen – 20 zufällige Nachrichten werden angezeigt.
  • Lehren – Zeigt 20 Nachrichten an, bei denen die Plattform nicht sicher ist, wie sie mit Anmerkungen versehen werden sollen.
  • Niedrige Konfidenz – zeigt 20 Nachrichten an, die durch informative Beschriftungsvorhersagen nicht gut abgedeckt werden.
  • Neuausgleich – Zeigt 20 Nachrichten an, die von den Trainingsdaten in Ihrem Dataset unterrepräsentiert werden.
  • Beschriftung – Es werden 20 Nachrichten mit der ausgewählten Beschriftung angezeigt oder vorhergesagt, was der Standardmodus ist, wenn Sie eine Beschriftung auswählen.
  • Beschriftung überprüfen – Es werden 20 Nachrichten angezeigt, bei denen die ausgewählte Beschriftung möglicherweise falsch angewendet wurde.
  • Fehlende Beschriftung – Es werden 20 Nachrichten angezeigt, bei denen möglicherweise die ausgewählte Beschriftung fehlt.

Am unteren Rand der Seite können Sie auswählen, ob Sie zur nächsten Seite mit 20 Nachrichten wechseln oder zu einer vorherigen Seite zurückkehren möchten.

Die Filterleiste und das Hinzufügen oder Entfernen von Filtern

In diesem Abschnitt werden die Filter in Communications Mining™ und ihre Anwendung erläutert.

Hinweis:

Weitere Informationen darüber, wie Sie eine Abfrage in natürlicher Sprache mithilfe von Konversationsfiltern automatisch in den richtigen Satz von Filtern verwandeln, finden Sie unter Autopilot for Communications Mining – Konversationsfilter.

In der Filterleiste können Sie bestimmte Gruppen von Nachrichten finden, die Sie filtern können:

  • Bestimmte Datumsbereiche, mit denen Sie genaue Daten auswählen oder aus Optionen wie der letzten Woche, dem letzten Monat, 90 Tagen oder dem Jahr auswählen können.
  • Überprüfte oder nicht überprüfte Nachrichten.
  • Nachrichten mit positiven oder negativen Stimmungsvorhersagen, wenn die Stimmung im Dataset aktiviert ist.
  • Nachrichten, für die bestimmte allgemeine Felder vorhergesagt oder zugewiesen wurden.
  • Nachrichten, die eine bestimmte Beschriftung oder eine Kombination vorhergesagter Beschriftungen enthalten oder ausschließen. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Vorhersagefilter.

Darüber hinaus können Sie jeden Filter basierend auf den Metadateneigenschaften hinzufügen, die Ihren Nachrichten zugeordnet sind, indem Sie Neuen Filter hinzufügen auswählen.

Das Bild zeigt die Filterleiste auf der Registerkarte „Erkunden“.

Hinzufügen eines Benutzereigenschaftsfilters

Wenn Sie Neuen Filter hinzufügen auswählen, wird im Dropdownmenü eine vollständige Liste aller verfügbaren Eigenschaftsfilter angezeigt.

Diese sind natürlich nach Kategorien gruppiert, und einige sind eindeutig für den Kommunikationstyp im Dataset, z. B. E-Mail.

Die Eigenschaftskategorien, in denen Eigenschaften zusammen gruppiert werden, sind:

  • Quelle – Wird nur angezeigt, wenn das Dataset mehrere Quellen enthält.

  • E-Mail – Diese sind spezifisch für einzelne E-Mails, zum Beispiel, wer die E-Mail gesendet hat.

  • Thread – Diese sind E-Mail-spezifisch und beziehen sich auf die Eigenschaften von E-Mail-Threads.

  • Anhang – Spezifisch für Nachrichten, hauptsächlich E-Mails, mit bestimmten Anhangseigenschaften.

  • Benutzer – alle anderen hochgeladenen Metadateneigenschaften, die nicht von der Plattform abgeleitet sind, mit jeder Nachricht.

    Das Bild zeigt die Dropdownliste Neuen Filter hinzufügen mit verschiedenen Eigenschaftskategorien.

Ein Symbol gibt den Eigenschaftstyp für jede Eigenschaft an, ob es sich um eine Zahl oder eine Zeichenfolge handelt. Für Zeichenfolgen-Benutzereigenschaften bietet die Plattform einen Beispielwert, wenn Sie mit der Maus darauf zeigen.

Das Bild zeigt die Filter-Dropdownliste, die einen Eigenschaftswert beim Daraufzeigen zeigt.

Wenn Sie einen Filter für Metadatenfelder mit einem String-Format hinzufügen, können Sie auswählen, welche Sie in Ihre Auswahl ein- oder ausschließen möchten, wie in den folgenden Abbildungen gezeigt:

Das Bild zeigt ein Beispiel für Einbeziehungsfilter für ein Metadatenfeld im String-Format.

Das Bild zeigt ein Beispiel für Ausschlussfilter für ein Metadatenfeld im String-Format

Hinweis:

Wenn Sie bestimmte Werte für eine Benutzereigenschaft aufnehmen möchten, schließen Sie den Rest automatisch aus und umgekehrt.

Wenn Sie einen Filter für Metadatenfelder mit einem Zahlenformat hinzufügen, können Sie Mindest- oder Höchstwerte auswählen, um einen Bereich Ihrer Wahl zu erstellen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt:

Das Bild zeigt ein Beispiel für das Filtern nach Metadatenfeldern im Zahlenformat.

Entfernen eines Eigenschaftsfilters

Um einen angewendeten Filter zu entfernen, wählen Sie das Papierkorbsymbol aus, das angezeigt wird, wenn Sie mit der Maus darauf zeigen, oder wählen Sie Alle löschen aus, um alle angewendeten Filter zu entfernen.

Das Bild zeigt das Symbol zum Entfernen von Filtern oder Papierkorb.

Beschriftungsfilter

Hinweis:

Mit der Einführung von Erweiterten Vorhersagefiltern wählt die Beschriftungsfilterleiste nicht mehr automatisch den Beschriftungstrainingsmodus aus und ermöglicht es Ihnen auch, eine Beschriftung für das Training auszuwählen, während Sie sich in einem anderen Modus befinden, z. B. Beschriftung überprüfen. Stattdessen können Sie nach der Auswahl eines Trainingsmodus aus dem Dropdownmenü jetzt eine Beschriftung mit der Taxonomie-Dropdownoption auswählen, die angezeigt wird, wie zuvor gezeigt.

Sie können die Beschriftungsfilterleiste verwenden, um Nachrichten zu filtern, die bestimmte vorhergesagte Beschriftungen ein- oder ausschließen. Sie können dies entweder während des Modelltrainings oder beim Erkunden und Interpretieren Ihrer Daten tun. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Vorhersagefilter.

Sie können die folgenden Schaltflächen im Abschnitt Beschriftungen verwenden, um zwischen der Anzeige aller Nachrichten, der Nachrichten, denen Beschriftungen zugewiesen sind, oder der Nachrichten mit Vorhersage, die nicht überprüft wurden, zu filtern. Die Symbole sehen wie folgt aus und ändern ihre Farbe, wenn sie ausgewählt werden:

docs imageWählen Sie Nachrichten aus, denen Beschriftungen zugewiesen sind.
docs imageWählen Sie Nachrichten aus, für die Beschriftungen vorhergesagt wurden.

Um den Filter aufzuheben, wählen Sie die Taste erneut.

Wenn Sie keine dieser Schaltflächen auswählen, sondern nach einer Beschriftung filtern, filtert die Plattform nach allen Nachrichten, die die Beschriftung entweder angeheftet oder vorhergesagt haben, beginnend mit den überprüften Nachrichten.

Das Bild zeigt die Anleitung der Beschriftungsleiste im Abschnitt Beschriftungen der Registerkarte Erkunden.

Mit der Beschriftungsfilterleiste und dem Filter + Beschriftung hinzufügen können Sie komplexe Kombinationen von Einschluss- und Ausschlussfiltern hinzufügen, z. B. Nachrichten mit X und Y vorhergesagt, aber nicht Z. Weitere Informationen zur Verwendung dieser Filter finden Sie unter Erweiterte Vorhersagefilter.

Rote Trainingsanzeige

  • Der rote Trainingsindikator wird für einige Beschriftungen angezeigt und hebt diejenigen hervor, für die weitere Trainingsbeispiele erforderlich sind, damit die Plattform die Leistung der Beschriftung genau auswerten kann. Weitere Informationen finden Sie unter Überprüfen von Nachrichten.
  • Die Vollständigkeit des Kreises gibt an, wie viele weitere Beispiele benötigt werden. Je größer der rote Abschnitt, desto mehr Beispiele sind erforderlich.
  • Sobald Sie 25 Beispiele mit Anmerkungen haben, verschwindet der rote Kreis, je nach Komplexität der Beschriftung. Möglicherweise benötigen Sie jedoch weitere Beispiele, um genaue Vorhersagen zu erhalten.
  • Sie sollten Nachrichten überprüfen , um weitere Trainingsbeispiele zu finden.

Thread-Ansicht (E-Mail-spezifische Daten)

Bei Datasets, die E-Mails enthalten, werden diese angezeigt und zeigen die E-Mail, die der ausgewählten Sortierreihenfolge entspricht, z. B. Beschriftung lehren, Fehlende Beschriftung usw., aber mit einfachem Zugriff auf die anderen E-Mails, die sich im selben E-Mail-Thread befinden.

Im folgenden Beispiel sehen Sie, dass sich die sortierte E-Mail in einem Thread von drei E-Mails befindet und dies die dritte E-Mail im Thread ist.

Das Bild zeigt die normale E-Mail-Ansicht für eine E-Mail, die der aktuellen Sortierreihenfolge und/oder den auf der Registerkarte „Erkunden“ ausgewählten Filtern entspricht.

Sie können den E-Mail-Thread erweitern, um Teilansichten der anderen E-Mails im Thread anzuzeigen, indem Sie das bidirektionale Pfeilsymbol unter dem Betreff auswählen:

Das Bild zeigt die teilweise erweiterte Thread-Ansicht, die die sortierte E-Mail und Teilweise der anderen E-Mails im Thread zeigt.

Wenn Sie eine der teilweise erweiterten E-Mails erneut auswählen, werden sie wie die ursprüngliche sortierte E-Mail vollständig erweitert:

Das Bild zeigt eine vollständig erweiterte Thread-Ansicht, in der alle drei vollständigen E-Mails in diesem speziellen Thread zu sehen sind.

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