communications-mining
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- Preguntas frecuentes y más
Importante :
Este contenido se ha traducido mediante traducción automática.
Guía de usuario de Communications Mining
Última actualización 20 de dic. de 2024
Generar tus extracciones
Nota: Requisitos previos. Elija una etiqueta que no tenga indicadores de rendimiento/advertencias y que esté en un nivel de precisión/recuperación que sea apropiado para su caso de uso.
- El proceso de validación de extracción es necesario para comprender el rendimiento de estas extracciones a través de Validación.
Decide la extracción que quieres entrenar. Usamos Informe > Extracto de cuentas como ejemplo de un esquema que queremos entrenar.
Para automatizar este proceso, extrae los siguientes puntos de datos para introducirlos en un sistema posterior:
Nota: Esto solo es aplicable si estás entrenando en Explorar. En Entrenar, hacer clic en un lote de entrenamiento de extracción precarga las extracciones.Utiliza este modo de entrenamiento según sea necesario para aumentar el número de ejemplos de entrenamiento para cada extracción (es decir, un conjunto de campos asignados a una etiqueta) a al menos 25, permitiendo que el modelo estime con precisión el rendimiento de la extracción.
- Ve a Explorar y luego a Etiqueta, y selecciona la etiqueta en la que quieres generar extracciones.
- Selecciona Predecir extracciones. Predecir extracciones genera extracciones por página en Explorar (es decir, esto aplica predicciones en todos los comentarios de una página determinada).
Nota: Cada vez que vayas a la página siguiente, deberás volver a seleccionar Predecir extracciones .
También puedes generar extracciones a nivel de comentario individual . Selecciona Anotar campos y, a continuación, el icono Predecir extracciones .
¿Qué sucede cuando se predicen las extracciones?
- El modelo utiliza modelos generativos y asigna cada uno de los puntos de datos que has definido previamente (en nuestro esquema de extracción), para relacionarlos con una intención (etiqueta).
- Los extrae y los devuelve en un esquema estructurado, para que una SME los revise y los confirme.
- El esquema estructurado está diseñado para habilitar automatizaciones más complejas, y está estructurado en formato JSON en la API para su consumo por parte de cualquier automatización posterior.
- Después de hacer las predicciones de extracción, si el modelo recogió extracciones de campo en el comentario, resalta el intervalo relevante en el texto (si corresponde). El modelo muestra el valor extraído en el lado derecho. Consulta la página Validar y anotar extracciones para aprender a validar los valores predichos.
