- Primeros pasos
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- 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
- Administrar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- 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
- Preparar datos para cargar archivos .CSV
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, las entidades 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)
- Comprender el estado de tu conjunto de datos
- Mejores prácticas de entrenamiento y etiquetado de modelos
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Entrenamiento
- Introducción a 'Perfeccionar'
- 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 'Comprobar etiqueta' y 'Etiqueta perdida'
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
- Comprender y aumentar la cobertura
- Mejorar el equilibrio y usar 'Reequilibrar'
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Definir y configurar tus entidades
- Comprender las entidades
- ¿Qué entidades preentrenadas están disponibles?
- Habilitar, deshabilitar, actualizar y crear entidades
- Filtrado de entidades
- Revisar y aplicar entidades
- Validación para entidades
- Mejorar el rendimiento de la entidad
- Creación de entidades regex personalizadas
- Uso de análisis y supervisión
- Minería de automatizaciones y comunicaciones
- Preguntas frecuentes y más
Transmisiones
Un 'flujo' (anteriormente conocido como 'desencadenador') en la plataforma es esencialmente una herramienta para crear automáticamente una cola de mensajes, que satisfacen condiciones específicas de etiquetas o metadatos.
Los flujos se utilizan con frecuencia en la plataforma para facilitar el procesamiento automatizado de solicitudes, y la plataforma actúa como intérprete de una comunicación no estructurada. La plataforma entiende y añade estructura a la comunicación y la pone a disposición para su procesamiento.
Esta cola está disponible para las aplicaciones posteriores a través de los puntos finales de la API de Communications Mining. Las salidas de la API son objetos legibles por máquina en formato JSON, que contienen todos los metadatos asociados, el texto del mensaje y las etiquetas asociadas como puntos de datos estructurados.
Para obtener una explicación sobre cómo configurar o actualizar una transmisión, consulta aquí.
