- 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
- Überblick
- Überprüfen von Beschriftungsvorhersagen
- Training mit Mischen
- Training mit „Teach Label“ (Erkunden)
- Training mit niedriger Konfidenz
- Training mit der Suche (Erkunden)
- Optimieren und Reorganisieren Ihrer Taxonomie
- 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
Optimieren und Reorganisieren Ihrer Taxonomie
linkIn diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie Beschriftungen ändern können, indem Sie sie umbenennen, zusammenführen oder löschen.
Umbenennen einer Beschriftung
linkDas Umbenennen einer Beschriftung ist ein einfacher und reversibler Prozess. Sie müssen nicht zu lange versuchen, den perfekten Namen für eine Beschriftung zu finden, wenn Sie Ihre Taxonomie zum ersten Mal erstellen. Solange Sie die Idee oder das Konzept mit der Beschriftung erfassen, können Sie den Namen später ändern.
Das Umbenennen einer Beschriftung ist auch die einfachste Möglichkeit, Beschriftungen zu verschieben und Ihrer Taxonomie Hierarchieebenen hinzuzufügen. Sehen Sie sich beispielsweise die folgenden Bilder vom Prozess der Beschriftungsumbenennung an. Diese Änderung des Beschriftungsnamens bedeutet, dass die Beschriftung Umgebungstemperatur jetzt unter der Beschriftung Beschriftung verschachtelt wird. Das Modell berücksichtigt alle Beschriftungen mit Umgebungstemperatur als Teilmenge von verfügbar.
- Navigieren Sie zur Registerkarte Erkunden .
- Wählen Sie das Zahnradsymbol für die Beschriftung aus, die Sie im Abschnitt Beschriftungen ändern möchten.
Es wird ein Popup-Fenster angezeigt, in dem Sie die Beschriftung bearbeiten können
- Wählen Sie Umbenennen aus und bearbeiten Sie den Namen der Beschriftung.
- Wählen Sie Beschriftung umbenennen aus.
Zusammenführen einer Beschriftung
linkEs kann verschiedene Gründe geben, ob Sie eine Beschriftung mit einer anderen zusammenführen müssen. Es kann sein, dass Sie zwei Beschriftungen erstellt haben, die sehr ähnlich sind, und eine Beschriftung reicht mehr als zwei. Es kann auch sein, dass Sie sehr spezifische Unterbeschriftungen erstellt haben und es zu wenige Beispiele in dieser Detailebene gibt und Sie eine Beschriftung wieder mit dem übergeordneten Element zusammenführen möchten.
- Navigieren Sie zur Registerkarte Erkunden .
- Wählen Sie das Zahnradsymbol für die Beschriftung aus, die Sie im Abschnitt Beschriftungen ändern möchten.
Es wird ein Popup-Fenster angezeigt, in dem Sie die Beschriftung bearbeiten können
- Wählen Sie Zusammenführen aus.
- Wählen Sie in der Dropdownliste die andere Beschriftung aus, mit der Sie die Beschriftung zusammenführen möchten. Alternativ können Sie den Namen der anderen Beschriftung eingeben.
- Wählen Sie Beschriftung zusammenführen aus.
Löschen einer Beschriftung
linkUm eine Beschriftung zu löschen, weil Sie sie entweder versehentlich erstellt haben oder nicht mehr benötigen, fahren Sie wie folgt fort:
- Navigieren Sie zur Registerkarte Erkunden .
- Wählen Sie das Zahnradsymbol für die Beschriftung aus, die Sie im Abschnitt Beschriftungen ändern möchten.
Es wird ein Popup-Fenster angezeigt, in dem Sie die Beschriftung bearbeiten können.
- Wählen Sie Löschen und dann Beschriftung löschen aus.