- Primeros pasos
- 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 revisados y no revisados
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Administración
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Create or delete a data source in the 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 de un 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
- Definición de los objetivos de taxonomía
- Casos de uso de análisis frente a automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Crear tu estructura de taxonomía
- Mejores prácticas de diseño de taxonomía
- Importar tu taxonomía
- 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
- Información de licencia
- Preguntas frecuentes y más
Guía de usuario de Communications Mining
Fuentes y conjuntos de datos multilingües
Communications Mining™ admite fuentes y conjuntos de datos multilingües. Esto significa que los modelos pueden comprender orígenes que contienen varios idiomas compatibles diferentes, sin tener que traducirlos.
Los idiomas que están actualmente en disponibilidad general dentro de fuentes y conjuntos de datos multilingües son: inglés, francés, alemán, español, italiano, portugués, holandés y japonés.
Si los usuarios trabajan y hacen negocios en varios idiomas compatibles con la plataforma, pueden entrenarse con mensajes en esos idiomas, en lugar de traducir todo a un solo idioma.
Consideraciones importantes a la hora de utilizar fuentes y conjuntos de datos multilingües:
- Si un conjunto de datos es multilingüe, los usuarios no podrán ver las traducciones de ningún mensaje (como se proporciona para los conjuntos de datos traducidos), por lo que deberán poder comprender todos los idiomas del conjunto de datos para entrenar eficazmente su modelo.
- Comprender varios idiomas es un problema de aprendizaje automático más complejo que entender un solo idioma, por lo que estos conjuntos de datos pueden experimentar una ligera caída en el rendimiento en comparación con los conjuntos de datos en un solo idioma.
- La plataforma admite los siguientes idiomas: inglés, francés, alemán, español, italiano, portugués, holandés y japonés. Si el conjunto de datos contiene otros idiomas, la aplicación de etiquetas utilizadas para los idiomas compatibles puede causar confusión. En su lugar, anota estas instancias con etiquetas específicas del idioma. Ten en cuenta que la plataforma no procesará ni comprenderá el contenido de los idiomas no compatibles.
¿Cómo se crean fuentes y conjuntos de datos multilingües?
Tanto para el origen de datos como para los conjuntos de datos, la familia de idiomas se selecciona cuando se crean, y no se puede cambiar una vez creados.
Simplemente selecciona multilingüe en la lista desplegable de la familia de idiomas en el modal Crear fuente o Crear conjunto de datos (normalmente es la última configuración a seleccionar).
Para obtener más detalles sobre la creación de un origen en la IU, consulta la página Crear un origen de datos en la GUI .
Para obtener más detalles sobre la creación de un conjunto de datos, consulta la página Crear un nuevo conjunto de datos .
- English
- Holandés
- Francés
- Alemán
- Italiano
- Japonés
- Portugués
- Español
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Actualmente admitimos una amplia gama de idiomas adicionales en el modo Vista previa. Esto significa que nuestro equipo los perfeccionará continuamente en función de su uso. Se espera que muchos de estos lenguajes funcionen muy bien y pueden requerir ajustes mínimos o nulos para lograr un rendimiento óptimo.
- Afrikáans
- Albanés
- Amárico
- Árabe
- Armenio
- Asamés
- Azerbaiyano
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- Bengalí (romanizado)
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- Birmano
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