- 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
- Zugriffskontrolle und Verwaltung
- 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)
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- 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
- 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
- Selbst gehostete Exchange-Integration
- UiPath® Automatisierungs-Framework
- UiPath® Marketplace-Aktivitäten
- 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
Vorbereiten von Daten für den CSV-Upload
link- Sie müssen die Berechtigungen Quelle – Verwalten und Kommentar – Verwalten als Automation Cloud™-Benutzer sowie die Berechtigungen Quellenadministrator und Nachrichten bearbeiten als Legacy-Benutzer zugewiesen haben, um CSV-Dateien in eine Quelle hochzuladen.
- For more details on how to upload data from a .csv, along with common error messages, check Uploading a CSV file into a source.
Vor dem Hochladen von Daten in Communications Mining™ müssen einige Faktoren berücksichtigt werden, wenn die Daten für die Erfassung durch die Plattform vorbereitet werden.
Wenn Sie die .csv-Datei in Excel geöffnet und Änderungen vorgenommen haben, kann das zu Formatierungsproblemen führen, die sich auf den Upload-Prozess auswirken können. Um dies zu vermeiden, nehmen Sie alle Aktualisierungen direkt in der .csv-Datei vor .
Überprüfen Sie außerdem die in der folgenden Tabelle aufgeführten Elemente, bevor Sie Ihre .csv-Datei hochladen in die Plattform. So können Sie Fehler beim Hochladen oder Probleme mit der Datenqualität vermeiden, die sich negativ auf die Qualität der Modellleistung auswirken.
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. |