- Introducción
- Configuración de su cuenta
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía de etiquetas y sentimiento de etiqueta)
- 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 y administración de acceso
- 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 conjunto de datos
- Fuentes y conjuntos de datos multilingües
- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
- Eliminar un mensaje
- Eliminar un conjunto de datos
- Exportar un conjunto de datos
- Utilizar integraciones de Exchange
- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
- Comparar casos de uso de análisis y automatización
- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
- Anotación generativa
- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Chat de entrenamiento y datos de llamadas
- 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
- Razones para etiquetar 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
- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- Fuentes
- Conjuntos de datos
- Comentarios
- Archivos adjuntos
- Predictions
- Crear una transmisión
- Actualizar una transmisión
- Obtener una transmisión por nombre
- Obtener todas las transmisiones
- Eliminar una transmisión
- Obtener resultados de la transmisión
- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
- Avanzar una transmisión
- Restablecer una transmisión
- Etiquetar una excepción
- Desetiquetar una excepción
- Eventos de auditoría
- Obtener todos los usuarios
- Cargar datos
- Descargando datos
- Integración de Exchange con el usuario del servicio de Azure
- Integración de Exchange con la autenticación de aplicaciones de Azure
- Integración de Exchange con Azure Application Authentication y Graph
- Obtener datos para Tableau con Python
- Integración de Elasticsearch
- Extracción de campos general
- Integración de Exchange autohospedado
- Marco de automatización de UiPath®
- Actividades oficiales de UiPath®
- Cómo aprenden las máquinas a entender palabras: una guía para las incrustaciones en PNL
- Aprendizaje basado en solicitudes con Transformers
- Efficient Transformers II: destilación de conocimientos y ajuste
- Transformadores eficientes I: mecanismos de atención
- Modelado de intenciones jerárquico profundo no supervisado: obtener valor sin datos de entrenamiento
- Corregir el sesgo de anotación con Communications Mining™
- Aprendizaje activo: mejores modelos ML en menos tiempo
- Todo está en los números: evaluar el rendimiento del modelo con métricas
- Por qué es importante la validación del modelo
- Comparación de Communications Mining™ y Google AutoML para la inteligencia de datos conversacional
- Licencia
- Preguntas frecuentes y más

Guía del usuario de Communications Mining
- En cualquier momento durante el proceso de entrenamiento del modelo, puedes configurar una nueva extracción, modificar tu esquema o añadir cualquier campo adicional a tu esquema existente en Explorar.
- Al configurar tus extracciones en Explorar, puedes:
- basa tus campos en los datos de tus mensajes.
- añade nuevos campos a las extracciones tal y como las ves.
- En cualquier momento durante el proceso de entrenamiento del modelo, puedes configurar una nueva extracción, modificar tu esquema o añadir cualquier campo adicional a tu esquema existente en Configuración.
- Si sabes qué campos quieres extraer por adelantado, configura tus extracciones en masa, en Configuración.
Para configurar tus extracciones, configura tus campos que requieren un nombre y un tipo de campo. Se recomienda hacer esto en la etiqueta de nivel secundario más baja.
Sea descriptivo y conciso. Elija nombres de campo que describan con precisión los datos que representan. Busca un equilibrio entre brevedad y claridad. Dale a tu campo un nombre preciso y descriptivo, ya que le da al modelo el contexto necesario sobre el rol del campo.
Por ejemplo, para un cambio de dirección, si solo quieres extraer una nueva dirección, es útil tener nombres de campo configurados llamados: nueva dirección, nueva ciudad, nuevo código postal y nueva ciudad.
Evita los nombres de campo ambiguos. Asegúrate de que los nombres de los campos no sean ambiguos y no se confundan fácilmente con otros campos o conceptos de tu proyecto. Por ejemplo, en lugar de utilizar Valor, utiliza un nombre más específico como Importe de ventas o Saldo de cuenta.
Puedes tener campos de extracción con el mismo tipo de campo, pero no para varios campos generales. Para solucionar esto para los campos generales, crea otro tipo de campo con la misma configuración para solucionarlo.
Se utiliza un nombre de campo para solicitar el modelo. Si tus extracciones no funcionan como se espera, ajusta tu Nombre de campo para que sea más específico para tu caso de uso. Ajustar el nombre del campo puede ayudar con el rendimiento.
Los siguientes nombres de campo son solo ejemplos, por lo que la forma en que nombres tus campos depende del caso de uso y del contexto de lo que intentas extraer.
Use case | Nombres de campo no recomendados | Nombres de campo con mejor rendimiento |
---|---|---|
Como parte de una solicitud de cambio de dirección, quieres extraer los detalles de la nueva dirección para introducirlos en tu sistema en sentido descendente. |
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Como parte de una solicitud de envío de logística, deseas identificar el desglose de impuestos total, tanto el importe del IVA como el tipo de IVA, en cada uno de tus productos para introducirlos en SAP. |
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|
Como parte de una solicitud de cambio de factura, quieres identificar cuál era el número de factura anterior y a qué debe cambiarse, para cancelar la factura antigua y volver a emitir una nueva. |
|
|
Hay dos tipos diferentes de campos que ayudan a facilitar la automatización de extremo a extremo:
- Campos generales
- Campos de extracción.
Es importante comprender los diferentes tipos de campos disponibles en Communications Mining, y cuándo utilizar cada uno.
Campos generales | CAMPOS DE EXTRACCIÓN |
---|---|
Los campos generales son campos que puedes querer extraer, que se pueden encontrar en varios temas o etiquetas diferentes en un conjunto de datos.
| Los campos de extracción son los campos condicionados y creados en una etiqueta específica. En otras palabras, está vinculado a una etiqueta específica que deseas automatizar.
|
La siguiente tabla captura las distinciones clave entre los campos generales y los campos de extracción. Comprueba las diferencias porque dos modelos completamente diferentes predicen estos tipos de campo.
Tipo de campo | Previsto | Revisado en | Spanless* frente a Spanful* | ¿Superposición de tramos? | Compartir tipos de campo entre campos del mismo tipo | Tipos de datos admitidos** |
Campos generales | Automáticamente en el conjunto de datos | Un nivel de párrafo | Solo amplio | No | No |
|
Campos de extracción | Solo bajo demanda | Un nivel de mensaje (en el contexto de la etiqueta) | Tanto spanful como spanless | Sí | Sí |
|
*Para obtener más información, consulta Campo completo y Campos sin intervalo.
**Para obtener más información sobre los tipos de datos que admite cada campo, consulta Configurar tipos de campo.
Ejemplo de campos de extracción
En este ejemplo, la plataforma puede identificar los campos de extracción relevantes para facilitar la automatización de extremo a extremo de estas dos etiquetas.
Ejemplo de campos generales
En este ejemplo, la plataforma no está lo suficientemente segura de que una determinada etiqueta de la taxonomía se aplique a este mensaje. La plataforma aún puede extraer ciertos campos del propio mensaje. Al configurar Campos generales, la plataforma puede recoger estos campos, independientemente de una predicción de etiqueta.
Para configurar o modificar tanto tus campos generales como los campos de extracción a través de la página Explorar , aplica los siguientes pasos:
- En una comunicación que contenga una etiqueta, en la que quieras definir tu campo de extracción en Explorar, selecciona Anotar campos.
- Si configuras un campo de extracción, mantén el puntero junto al nombre de la etiqueta en la barra Anotaciones de campo de la derecha y selecciona Administrar campos. Si configuras un campo general, pasa el ratón por encima de Campos generales y gestiona tus campos allí.
- Selecciona Nuevo campo de extracción para añadir un nuevo campo de extracción. Puedes añadir más de un campo.
- Rellena los nombres de los campos de extracción y el tipo de campo que deseas extraer. Puedes seleccionar un tipo de campo existente o crear uno nuevo si lo que intentas extraer no está configurado.
- Selecciona Guardar para guardar los campos de extracción.
Para configurar o modificar tanto tus campos generales como los campos de extracción a través de la página Configuración , aplica los siguientes pasos:
Para configurar campos también a través de Entrenar , sigue estos pasos:
- Ve a Configuración y, a continuación, a Taxonomía.
- Para crear un campo de extracción, ve a la pestaña Etiquetas y campos .
- En la etiqueta específica en la que quieres crear un campo de extracción, selecciona el menú desplegable. Al seleccionar el menú desplegable, se expande la lista de todos los campos en una etiqueta determinada.
- Para añadir un nuevo campo de extracción, selecciona Campo de extracción en la parte inferior.
- Rellena el Nombre del campo, así como el Tipo de campo de extracción para configurar tu nuevo campo de extracción.
- Para crear un nuevo campo general, ve a la pestaña Campos generales . Selecciona Nuevo campo en la esquina superior derecha.
- Rellena el Nombre del campo y el Tipo de campo General para configurar tus nuevos campos Generales.
- Fecha
- Texto exacto
- Texto inferido
- Cantidad monetaria
- Número
La siguiente tabla detalla cuándo utilizar cada tipo de campo:
Tipos de campo | ||||
Tipo de datos | Campo general | Campo de extracción | Descripción | Ejemplos |
Cadena | X | X | Las cadenas pueden incluir cualquier carácter, como letras, números, etc.
Las cadenas también pueden tener valores de entrada que están explícitamente presentes (spanful) en el mensaje o inferidos (spanless). Consulta más detalles sobre los campos extensos. |
|
Fecha* | X | X | Las fechas vienen en diferentes formatos no estructurados y utilizan el campo de fecha preentrenado de UiPath®.
|
|
Número | X | X | Las cantidades vienen en diferentes formatos no estructurados y utilizan el campo de cantidad preentrenado de UiPath® para interpretar los números.
|
|
Monetario Cantidad* | X | X | Las cantidades monetarias suelen venir en diferentes formatos no estructurados y utilizan el modelo de cantidad monetaria preentrenado de UiPath ®.
|
|
Regex | X | | Si siempre hay que extraer un campo específico en un formato específico, las reglas pueden configurarse con RegEx. Para obtener más información, consulta Crear campos generales de expresiones regulares personalizados. |
|
Plantilla | X | | Consulta la lista de plantillas compatibles. |
|
*Dentro de la plataforma, las cantidades y fechas monetarias son tipos de campo generales que se normalizan automáticamente. Para obtener más información sobre la normalización de campos, consulta Formato de campos generales.
Campo extenso
Un campo extenso es un punto de datos que se indica explícitamente en el texto, como un ID comercial, un número de póliza.
Campo Spanless
Un campo sin límites es un punto de datos que puede no estar explícitamente indicado en el texto, pero que debe extraerse del mensaje (es decir, puede inferirse del mensaje). En otras palabras, el fragmento de texto que quieres extraer puede no estar necesariamente presente en el mensaje.
Al configurar los campos generales, especifica si el valor de entrada debe estar presente en el mensaje, o si puede deducirse del mensaje (p. ej. – debe extraerse exactamente como está del texto), o no.
Algunos ejemplos de campos que pueden necesitar ser sin espacio:
- Valores que deben normalizarse, como una fecha.
- Valores que deben concatenarse en diferentes áreas de un correo electrónico.
- Valores que no están presentes en ningún lugar de un correo electrónico, pero que están implícitos en la naturaleza del correo electrónico
- Valores que abarcan varios párrafos, líneas o columnas, es decir, que no aparecen en un intervalo continuo.
- Debe estar presente en el mensaje : esta opción es amplia.
- Inferido del mensaje : esta opción no tiene límites.
Crear un nuevo tipo de campo
Un tipo de campo es el estado inicial de tu nuevo campo. Si no tienes un tipo de campo para usar, aplica los siguientes pasos para configurar un nuevo tipo de campo. Puedes configurar el nuevo tipo de campo desde el menú desplegable al crear un campo, pero también en la propia página de tipo de campo.
- Nombre : asigna un nombre a tu tipo de campo.
Nota: el nombre del tipo de campo no es utilizado por el modelo para el contexto de la misma manera que los nombres de campo.
- Definir para : define si estás configurando un nuevo tipo de campo para un campo de extracción o un campo general. Selecciona una de las siguientes opciones: Campo de extracción o Campo general.
- Tipo de datos : al configurar tus campos generales o campos de extracción, selecciona el tipo de datos específico para el tipo de campo.
Nota: Dependiendo de si configuras un nuevo tipo de campo o un campo general para una extracción, el tipo de datos que puedes configurar puede variar. También son aplicables configuraciones adicionales, dependiendo del tipo de datos que selecciones.
- Valor de entrada : selecciona una de las siguientes opciones:
- Debe estar presente en el mensaje : el valor debe estar presente como un intervalo continuo de texto en el mensaje.
- Inferido del mensaje : el valor puede inferirse del contexto del mensaje. Puedes introducir valores y, opcionalmente, anotar pruebas del mensaje.
Crear un nuevo tipo de campo (pestaña Configuración)
Puedes configurar un nuevo tipo de campo a través de la pestaña Explorar o la pestaña Configuración en la pestaña Entrenar .
Una vez que el tipo de datos se ha configurado en un tipo de campo, no se puede cambiar. Selecciona el tipo de datos correcto al crear un tipo de campo. Si no seleccionas los datos correctos, deberás eliminar el tipo de campo y volver a crearlo con el tipo de datos correcto.
Puedes configurar un nuevo tipo de campo tanto para los campos de extracción como para los campos generales a través de la pestaña Configuración .
Para configurar un nuevo tipo de campo en la pestaña Configuración , sigue estos pasos:
- Ve a la página Configuración .
- Selecciona la pestaña Taxonomía .
- Selecciona la pestaña Tipos de campo .
- Selecciona Nuevo tipo de campo.
- Configura tu nuevo tipo de campo.
Crear un nuevo tipo de campo en Explorar
Para configurar un nuevo tipo de campo, aplica los siguientes pasos:
- En la pestaña Explorar , selecciona Anotar campos.
- Selecciona los puntos suspensivos verticales junto a los campos generales o los campos de extracción.
- Selecciona Administrar campos.
Nota: Solo puedes crear un nuevo tipo de campo en la sección correspondiente de los campos de extracción.
- En la sección Administrar campos , selecciona el menú desplegable de tipo de campo.
- Selecciona Nuevo tipo de campo y configura tu tipo de campo.
- Descripción general de la configuración de los campos de extracción
- Explorar página
- Página de configuración
- Página de entrenamiento
- Guía general
- Mejores prácticas de nombre de campo
- Campos generales frente a campos de extracción
- Ejemplo de campos de extracción
- Ejemplo de campos generales
- Configurar campos en Explorar
- Configurar campos en Configuración
- Configurar tipos de campo
- Campo extenso
- Campo Spanless
- Crear un nuevo tipo de campo
- Crear un nuevo tipo de campo (pestaña Configuración)
- Crear un nuevo tipo de campo en Explorar