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- 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
- 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
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- Conjuntos de datos
- Comentarios
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- Crear una transmisión
- Actualizar una transmisión
- Obtener una transmisión por nombre
- Obtener todas las transmisiones
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- Obtener resultados de la transmisión
- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
- Avanzar una transmisión
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- 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
Última actualización 20 de oct. de 2025
Nota: debes tener asignados los permisos Origen - Leer y Conjunto de datos - Leer como usuario de Automation Cloud, o los permisos Ver orígenes y Ver etiquetas como usuario heredado.
La página Descubrir realiza las siguientes funciones clave:
- Te ayuda a descubrir grupos de mensajes interesantes. Los clústeres son temas de mensajes que la plataforma ha identificado que comparten intenciones o conceptos similares.
Cuando se cargan los datos, la plataforma utiliza el aprendizaje no supervisado, lo que significa que lee e interpreta los datos sin ningún entrenamiento humano. Esto es para descubrir automáticamente estos grupos de mensajes similares y presentarlos en la GUI. Esta funcionalidad hace que descubrir nuevos intentos y aplicar etiquetas sea más fácil y rápido, y suele ser el primer paso en el proceso de entrenamiento del modelo.
Después de completar una cantidad significativa de entrenamiento, o de añadir una cantidad significativa de datos al conjunto de datos, la característica Descubrir se volverá a entrenar y te presentará nuevos grupos de mensajes no revisados. Cuando Descubrir vuelve a entrenar, tiene en cuenta la taxonomía existente para presentarte nuevos clústeres que sigan siendo interesantes para ti.
- Descubrir permite a los usuarios anotar mensajes de forma masiva, así como de forma individual, utilizando la función de clúster , mencionada anteriormente, o la función de búsqueda . Como los mensajes de cada clúster deben contener intenciones y conceptos similares, la funcionalidad de anotación masiva es una herramienta útil para entrenar rápidamente el modelo.
La función de búsqueda te permite buscar términos o frases clave que sabes que pueden ser relevantes para ciertas etiquetas que deseas capturar.
