communications-mining
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- Introducción
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales (anteriormente entidades)
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía, etc.)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes anotados y no anotados
- Campos extraídos
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Control de acceso y administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Crear un nuevo conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
- Eliminar mensajes a través de la IU
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Uso de integraciones de Exchange
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa (NUEVO)
- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Comprender los requisitos de datos
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- ¿Cómo funciona la validación?
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- ¿Por qué una etiqueta puede tener una precisión media baja?
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Licencia
- Preguntas frecuentes y más
Importante :
Communications Mining forma ahora parte de UiPath IXP. Consulte la Introducción de la Guía del usuario para más información.
Este contenido se ha traducido mediante traducción automática.
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Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 23 de may. de 2025
Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
Nota:
You need to have the Sources Admin permission assigned to create or delete a data source in the GUI.
In addition, this permission allows you to create a new source when you create a new dataset.
When you create a source in the GUI, an empty source with defined properties is set up. Then, you can upload data to it via the API. For more details, check the API docs.
Alternatively, you can create a source via the API. This method may be more suitable for non-technical users to define their source properties before a technical user uploads the data.
- Ve a la página Orígenes en la consola de administración .
- Selecciona el botón Nueva fuente .
- Rellena las propiedades de origen requeridas, que incluyen:
- Proyecto de origen
- Nombre de origen
- Título del origen
- Descripción de origen
- Propiedades sensiblesNota: Requiere el permiso Ver datos confidenciales para ver.
- Idioma
- TraducciónNota: Requiere el permiso Crear fuentes traducidas .
- Selecciona Crear origen.
