- 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
- 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
Sie können Nachrichten danach filtern, ob Extraktionsfelder zugewiesen sind. Filtern Sie Nachrichten auf der Seite Erkunden sowie Berichte , ähnlich wie bei Beschriftungen.
Verwenden Sie eine beliebige Kombination aus den Filtern UND, JEDE AUS und NICHT, wenn Sie mehr als einen Extraktionsfeldfilter anwenden. Diese Filter können Ihnen mehr Flexibilität beim Training und Interpretieren Ihrer Daten bieten und viel tiefere Einblicke in die Vorgänge in Ihren Kommunikationskanälen liefern.
Die folgende Liste enthält einige der Aktionen, die Sie ausführen können, wenn Sie nach dem Extraktionsfeldtyp mit Anmerkungen filtern:
- Wenden Sie mehrere Extraktionsfeldtypfilter gleichzeitig an, sowohl in Explore als auch in Berichten.
- Filtern Sie nach Nachrichten, die einen der ausgewählten Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen haben, d. h. die ALLE vom Extraktionsfeldtyp X UND Extraktionsfeldtyp Y UND so weiter.
- Filtern Sie nach Nachrichten, die mehrere unterschiedliche Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen haben, d. h. den Extraktionsfeldtyp X UND den Extraktionsfeldtyp Y UND so weiter.
- Filtern Sie nach Nachrichten, die keine bestimmten Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen haben, d. h. NICHT der Extraktionsfeldtyp Y.
- Suchen Sie nach Nachrichten, die bestimmte Suchbegriffe enthalten, und wenden Sie Filter für den Extraktionsfeldtyp an.
Sie können Filter für Extraktionsfeldtypen anwenden und sie in Kombination miteinander verwenden, um den richtigen Abfragetyp zu erstellen.
Alle Extraktionsfeldtypen, die Sie für Ihr Dataset aktivieren, werden in der Filterleiste angezeigt:
Dieses Bild zeigt den Standardstatus, in dem Sie keinen Filter anwenden und alle Nachrichten anzeigen können, es sei denn, ein anderer Filter wird angewendet.
Um den Filter für den Extraktionsfeldtyp zu aktualisieren, verwenden Sie das in der folgenden Tabelle angegebene Häkchen:
| Zeigt Nachrichten an, die Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen enthalten. |
Wenn Sie nach Nachrichten filtern möchten, die über Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen verfügen, die einen Extraktionsfeldtyp enthalten, verwenden Sie die Schaltfläche Häkchen. Dieselbe Schaltfläche wird angezeigt, wenn Sie mit der Maus auf den Extraktionsfeldtyp zeigen.
Um Ihre Auswahl zu entfernen, klicken Sie erneut auf die Schaltfläche mit dem Häkchen.
Sie können auch Alle löschen auswählen, aber diese Option löscht jeden von Ihnen ausgewählten Filter, nicht nur Filter vom Extraktionsfeldtyp.
Die Taxonomie der Extraktionsfeldtypen fungiert als normale Filterleiste und ermöglicht es Ihnen, mehrere Extraktionsfeldtypen gleichzeitig auszuwählen. Mit einer einzigen Auswahl für jeden.
Wenn Sie mehrere Extraktionsfeldtypen aus der Liste auswählen, wird eine Abfrage vom Typ ANYOf erstellt.
Wählen Sie Extraktionsfeldtyp A, Extraktionsfeldtyp B und Extraktionsfeldtyp C in der Extraktionsfeldtypleiste aus. Wenn Sie diese Auswahl treffen, wird die folgende Abfrage mit Anmerkungen erstellt: Nachrichten mit Extraktionsfeldtyp A, Extraktionsfeldtyp B oder Extraktionsfeldtyp C anzeigen.
- aus:
Die zweite Filteroption ist die Schaltfläche + Extraktionsfeldtypfilter hinzufügen oben auf der Feldtypleiste Extraktion.
Dadurch wird ein Dropdownmenü für den Extraktionsfeldtyp aktiviert, in dem Sie komplexere Filter auswählen können, z. B. das Ausschließen bestimmter Nachrichten, die einen bestimmten Extraktionsfeldtyp enthalten.
Wählen Sie im Dropdownmenü die Namen der Extraktionsfeldtypen aus, um mehrere Extraktionsfeldtypen auszuwählen, die Sie ein- oder ausschließen möchten.
Sie können + Extraktionsfeldtypfilter hinzufügen mehrmals auswählen, um Ihrer Abfrage zusätzliche Ebenen hinzuzufügen. Zwei separate Extraktionsfeldtypen erstellen eine Abfrage vom Typ UND , während mehrere Extraktionsfeldtypen, die im selben Filter ausgewählt wurden, eine Abfrage vom Typ ANYOf erstellen.
In diesem Beispiel wenden Sie mehrere Extraktionsfeldtypfilter einzeln an. Dadurch wird ein Filter erstellt, der Nachrichten zurückgibt, die die ausgewählten Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen enthalten, die einen der drei Extraktionsfeldtypen im ersten Filter haben, aber nicht den Extraktionsfeldtyp PurchaseDate .
& in einem einzelnen Filter mit mehreren Extraktionsfeldtypen wählen, können Sie diese automatisch in einzelne Filter aufteilen. Dadurch wird die Abfrage von ANYOf, d. h. einer dieser Extraktionsfeldtypen mit Anmerkungen, zu AND geändert.