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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
- 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)
- 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 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
Letzte Aktualisierung 6. Okt. 2025
Alle verfügbaren API-Routen sind unten aufgeführt.
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Abrufen | /api/v1/sources | Metadaten zu allen zugänglichen Quellen abrufen |
Abrufen | /api/v1/sources/<project> | Metadaten zu allen Quellen in einem Projekt abrufen |
Abrufen | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Metadaten zu einer Quelle nach Namen abrufen |
Abrufen | /api/v1/sources/id:<source_id> | Metadaten zu einer Quelle nach ID abrufen |
PUT | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Erstellen Sie eine Quelle |
Posten | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Aktualisieren Sie eine Quelle |
Löschen | /api/v1/sources/id:<source_id> | Löschen Sie eine Quelle nach ID |
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Abrufen | /api/v1/datasets | Rufen Sie Metadaten zu allen zugänglichen Datasets ab |
Abrufen | /api/v1/datasets/<project> | Rufen Sie Metadaten zu allen Datasets in einem Projekt ab |
Abrufen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Metadaten zu einem Dataset nach Namen abrufen |
PUT | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Erstellen Sie ein Dataset |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Aktualisieren Sie ein Dataset |
Löschen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Löschen Sie ein Dataset nach Namen |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/export | Exportieren Sie ein Dataset nach Namen |
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Posten | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync | Erstellen oder aktualisieren Sie Kommentare |
Posten | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync-raw-emails | Erstellen oder aktualisieren Sie Kommentare aus unformatierten E-Mails |
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Abrufen | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments/<comment_id> | Kommentar nach ID abrufen |
Löschen | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/messages?id=<message_id0>[&id=<message_id1>...] | Kommentare nach ID löschen |
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Abrufen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/validation | Rufen Sie Modellstatistiken ab |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict | Vorhersagen abrufen |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments | Rufen Sie Vorhersagen nach Kommentar-ID ab |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails | Abrufen von Vorhersagen für unformatierte E-Mails |
Method | URL | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
Abrufen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Rufen Sie einen Stream nach Namen ab |
Abrufen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams | Rufen Sie alle Streams ab |
PUT | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams | Erstellen Sie einen Stream |
PUT | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions | Kennzeichnen Sie eine Ausnahme |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Aktualisieren Sie einen Stream |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/fetch | Kommentare aus einem Stream abrufen |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/advance | Bringen Sie einen Stream vor |
Posten | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/reset | Einen Stream zurücksetzen |
Löschen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Löschen Sie einen Stream |
Löschen | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions | Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme |