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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
- 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
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- Hochladen von Daten
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- 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 10. Nov. 2025
Hinweis:
- Sie müssen die Rolle IXP-Projektadministrator als Automation Cloud™-Benutzer oder die Berechtigungen Quellenadministrator und Nachrichten bearbeiten als Legacy-Benutzer zugewiesen haben, um CSV-Dateien in eine Quelle hochzuladen.
- Weitere Informationen zum Hochladen von Daten aus einer CSV-Datei Aktivieren Sie neben häufigen Fehlermeldungen Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle.
Prior to uploading data into Communications Mining™, there are a few factors to take into consideration when preparing the data for the platform to ingest:
- If you have opened the .csv in Excel multiple times and made changes, this can lead to formatting issues that can affect the upload process. To avoid this, make any updates directly within the .csv file.
- Save the CSV file as CSV UTF-8 (Comma delimited) so that every field is wrapped in quotation marks. You can check the result in a text editor.
Wichtig: Stellen Sie sicher, dass Sie eine .csv- und keine Excel-Datei.
Check for the items listed in the following table before uploading your .csv into the platform. This helps you avoid any errors upon uploading, or data quality issues that will negatively impact the quality of model performance.
| Element | Beschreibung |
| Doppelte Zeilen | Die gleichen Daten werden während des gesamten Datenextrakts mehrmals wiederholt. |
| Header stimmen nicht überein | Die falschen Header sind auf die falschen Datenfelder ausgerichtet. |
| Hängende Zeilen oder Spalten | Nicht alle Daten sind in sequenziellen Zeilen enthalten. Zum Beispiel alle Nachrichten in Zeile 1 bis 10.000, aber eine Zeile mit einer Zelle, die Daten in Zeile 19.999 enthält. |
| Inkonsistente Datumsformatierung | Verschiedene Zeilen mit inkonsistenten Datumsformaten. Zum Beispiel eine Reihe von Nachrichten im US-Datumsformat und eine Reihe von Nachrichten im EU-Datumsformat, die sich alle im selben Dataset befinden, da dies Probleme bei der Normalisierung im Downstream haben wird. |
| Inkhärente Sätze | Das sind Sätze, die eine Reihe von Wörtern ohne klare syntaktische oder semantische Struktur enthalten.
Zum Beispiel:
|
| Inkonsistente Abstände | Wenn zwischen Wörtern eine unregelmäßige Anzahl von Leerzeichen vorhanden ist.
Zum Beispiel:
|
| Pausen in Wörtern | Wenn es in der Mitte eines Wortes Unterbrechungen gibt.
Zum Beispiel:
|
| Fehlerhafte Zeichencodierung | Wenn Textdaten nicht richtig codiert sind, führt dies zu unlesbaren oder unlesbaren Zeichen.
Zum Beispiel:
|
| Leere Nachrichten | Kommunikation ohne Inhalt im Betreff oder Textkörper. |
| Nachrichten mit vielen Tippfehlern | Textdaten mit vielen Rechtschreibfehlern. |
| Header/Fußzeilen | Wenn Header oder Fußzeilen enthalten sind. Zum Beispiel Spam-Warnungen, Virenscan-Warnungen usw. |
| Metadaten im Betreff/Textkörper anstatt als Metadateneigenschaft enthalten | Wenn Metadaten im Betreff oder Text enthalten sind. Zum Beispiel:
|
| Mehrere Nachrichten in einer Nachricht kombiniert | Wenn mehrere Nachrichten, die in separate Thread-Nachrichten hätten aufgeteilt werden sollen, stattdessen in einer einzigen Kommunikation kombiniert werden. |