- 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
- E-Mail-Transformations-Tags
- 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
- Migrationsanleitung: Exchange Web Services (EWS) zur Microsoft Graph-API
- 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
Streams in Communications Mining als Warteschlangen von Nachrichten, die nach Beschriftungs- oder Metadatenbedingungen gefiltert werden und zur Erleichterung der automatisierten Anforderungsverarbeitung in Automation Cloud verwendet werden.
Ein Stream in der Plattform ist im Wesentlichen ein Tool zum automatischen Erstellen einer Warteschlange von Nachrichten, die bestimmte Beschriftungs- oder Metadatenbedingungen erfüllen.
Streams werden häufig in der Plattform verwendet, um die automatisierte Verarbeitung von Anforderungen zu erleichtern, wobei die Plattform als Interpret einer unstrukturierten Kommunikation fungiert. Die Plattform versteht und fügt der Kommunikation Struktur hinzu und stellt sie im Anschluss für die Verarbeitung zur Verfügung.
Diese Warteschlange wird nachgelagerten Anwendungen über die Communications Mining™ API-Endpunkte zur Verfügung gestellt. Die Ausgaben aus der API sind maschinenlesbare Objekte im JSON-Format, die alle zugehörigen Metadaten, den Nachrichtentext und die zugehörigen Beschriftungen als strukturierte Datenpunkte enthalten.