- 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
- 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
- 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
Alle API-Anforderungen werden als JSON-Objekte über HTTPS an Communications Mining™ an Ihren Mandantenendpunkt gesendet.
Über UiPath® integrierte Mandanten:
https://cloud.uipath.com/<my_uipath_organisation>/<my_uipath_tenant>/reinfer_/api/...https://cloud.uipath.com/<my_uipath_organisation>/<my_uipath_tenant>/reinfer_/api/...
Über Communications Mining integrierte Mandanten:
https://<mydomain>.reinfer.io/api/...https://<mydomain>.reinfer.io/api/...
Alle API-Anforderungen erfordern eine Authentifizierung, um den Benutzer zu identifizieren, der die Anforderung stellt. Die Authentifizierung wird über ein Zugriffstoken bereitgestellt.
Um das Entwicklerzugriffstoken abzurufen, gehen Sie wie folgt vor:
- Greifen Sie von der Automation Cloud aus auf IXP zu.
- Gehen Sie zur Administrationsseite .
- Wählen Sie Mein Konto aus .
- Wählen Sie unter API-Token die Schaltfläche Erneut generieren aus, wodurch ein Zugriffstoken generiert wird.
$REINFER_TOKEN Ihr Communications Mining™-API-Token ist.Authorization: Bearer $REINFER_TOKENAuthorization: Bearer $REINFER_TOKEN
REINFER_TOKEN gespeichert wurde.
Bash
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/...' \
-H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/...' \
-H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"Knoten
const request = require("request");
request.get(
{
url: "https://<my_api_endpoint>/api/...",
headers: {
Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
},
},
function (error, response, json) {
// digest response
console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
}
);const request = require("request");
request.get(
{
url: "https://<my_api_endpoint>/api/...",
headers: {
Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
},
},
function (error, response, json) {
// digest response
console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
}
);Python
import json
import os
import requests
response = requests.get(
"https://<my_api_endpoint>/api/...",
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os
import requests
response = requests.get(
"https://<my_api_endpoint>/api/...",
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))
Antwort
{
"status": "ok"
}{
"status": "ok"
}Jeder API-Endpunkt in den Listen benötigt die erforderlichen Berechtigungen. Um Ihre Berechtigungen anzuzeigen, wechseln Sie auf der Seite Administration zur Registerkarte Zugriff verwalten . Die Registerkarte zeigt die Projekte an, auf die Sie Zugriff haben, und die Berechtigungen, die Sie in jedem Projekt haben.
2xx einen Erfolg an, Codes im Bereich 4xx zeigen einen Fehler an, der aus der bereitgestellten Anforderung resultierende wurde, und Codes im Bereich 5xx weisen ein Problem mit Communications Mining auf.
status -Wert von error anstatt ok zurück sowie eine Fehlermeldung, die den Fehler beschreibt.
Bash
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page' \
-H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page' \
-H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"
Knoten
const request = require("request");
request.get(
{
url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page",
headers: {
Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
},
},
function (error, response, json) {
// digest response
console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
}
);const request = require("request");
request.get(
{
url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page",
headers: {
Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
},
},
function (error, response, json) {
// digest response
console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
}
);Python
import json
import os
import requests
response = requests.get(
"https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page",
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os
import requests
response = requests.get(
"https://<my_api_endpoint>/api/v1/nonexistent_page",
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))
Antwort
{
"message": "404 Not Found",
"status": "error"
}{
"message": "404 Not Found",
"status": "error"
}total, mit der Sie messen können, wie lange unsere Plattform brauchte, um Ihre Anfrage frei von Latenz der Netzwerkanforderung zu bearbeiten.
Ein Beispiel für den Header, wie er in einer Antwort angezeigt wird:
Server-Timing: total;dur=37.7Server-Timing: total;dur=37.7
Server-Timing -Werte werden immer in Millisekunden angegeben. In diesem Fall dauerte die API-Anforderung mit diesem Header-Wert 37,7 Millisekunden, um auf unserer Plattform zu verarbeiten.