Explorar

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 Explorar te permite buscar, revisar y filtrar un conjunto de datos para inspeccionar y revisar mensajes individuales y campos generales. Selecciona la pestaña Explorar en la barra de navegación para navegar por la página:

De forma predeterminada, Explorar presenta los 20 mensajes más recientes de un conjunto de datos en el modo Reciente . Puedes seleccionar el selector de modo desplegable para cambiar esto.

Las diferentes opciones que puedes seleccionar en el menú desplegable son:

• Recientes : ver los 20 mensajes más recientes.
• Aleatorio : ver 20 mensajes aleatorios.
• Enseñar : muestra 20 mensajes que la plataforma no está segura de cómo anotar.
• Confianza baja : muestra 20 mensajes que no están bien cubiertos por las predicciones de etiquetas informativas.
• Reequilibrar : muestra 20 mensajes que están subrepresentados por los datos de entrenamiento en tu conjunto de datos.
• Etiqueta : ver 20 mensajes con la etiqueta seleccionada asignada o prevista, que es el modo predeterminado al seleccionar una etiqueta.
• Comprobar etiqueta : ver 20 mensajes que pueden tener la etiqueta seleccionada aplicada incorrectamente.
• Etiqueta faltante : ver 20 mensajes en los que puede faltar la etiqueta seleccionada.

En la parte inferior de la página, puedes seleccionar pasar a la página siguiente de 20 mensajes o volver a una página anterior.

La barra de filtros y la adición o eliminación de filtros

Esta sección explica los filtros en Communications Mining™ y cómo aplicarlos.

Note: To learn more about how to turn a natural language query into the correct set of filters automatically using conversational filters, check Autopilot for Communications Mining - Conversational filters.

La barra Filtros te permite encontrar grupos específicos de mensajes, donde puedes filtrar:

• Intervalos de fechas específicos, que te permiten seleccionar fechas exactas, o seleccionar entre opciones como la última semana, mes, 90 días o año.
• Mensajes revisados o no revisados.
• Mensajes con predicciones de sentimiento positivas o negativas, si el sentimiento está habilitado en el conjunto de datos.
• Mensajes que tienen campos generales específicos previstos o asignados.
• Messages that include or exclude a specific label or a combination of predicted labels. For more details, check Advanced Prediction Filters.

Además, puedes añadir cualquier filtro basado en las propiedades de metadatos asociadas a tus mensajes seleccionando Añadir un nuevo filtro.

Añadir un filtro de propiedad de usuario

Al seleccionar Añadir un nuevo filtro, el menú desplegable muestra una lista completa de todos los filtros de propiedad disponibles.

Estos se agrupan naturalmente por categorías, y algunos son exclusivos del tipo de comunicación en el conjunto de datos, por ejemplo, el correo electrónico.

Las categorías de propiedades en las que se agrupan las propiedades son:

• Origen : solo aparece si hay más de un origen en el conjunto de datos.
• Correo electrónico : son específicos para correos electrónicos individuales, por ejemplo, quién envió el correo electrónico.
• Hilo : son específicos del correo electrónico y se relacionan con las características de los hilos de correo electrónico.
• Archivo adjunto : específico para mensajes, principalmente correos electrónicos, con propiedades de archivo adjunto específicas.
• Usuario : todas las demás propiedades de metadatos cargadas, no derivadas por la plataforma, con cada mensaje.

Un icono indica el tipo de propiedad para cada propiedad, ya sea un número o una cadena. Para las propiedades de cadena de usuario, la plataforma proporciona un valor de ejemplo al pasar el ratón por encima.

Cuando añades un filtro para los campos de metadatos con un formato de cadena, puedes elegir cuáles incluir o excluir en tu selección, como se muestra en las siguientes imágenes:

Nota: cuando eliges incluir ciertos valores para una propiedad de usuario, excluyes automáticamente el resto, y viceversa.

Si añades un filtro para los campos de metadatos con un formato de número, puedes seleccionar valores mínimos o máximos, para crear un rango de tu elección, como se muestra en la siguiente imagen:

Eliminar un filtro de propiedad

Para eliminar un filtro que hayas aplicado, selecciona el icono de la papelera que aparece al pasar el ratón por encima, o selecciona Borrar todo para eliminar todos los filtros aplicados.

FiltroDeEtiquetas

Nota: Con la introducción de los filtros de predicción avanzados, la barra de filtro de etiquetas ya no selecciona automáticamente el modo de entrenamiento Etiqueta , ni te permite seleccionar una etiqueta para el entrenamiento mientras estás en otro modo, como Comprobar etiqueta. En su lugar, después de seleccionar un modo de entrenamiento en el menú desplegable, ahora puedes seleccionar una etiqueta utilizando la opción desplegable de taxonomía que aparece, como se muestra anteriormente.

You can use the label filter bar to filter messages that include or exclude specific labels predicted. You can do this either during model training, or when exploring and interpreting your data. For more details, check Advanced prediction filters.

Puedes utilizar los siguientes botones de la sección Etiquetas para filtrar entre mostrar todos los mensajes, aquellos a los que se les han asignado etiquetas o aquellos con predicción, que no se han revisado. Los iconos aparecen de la siguiente manera y cambian de color cuando se seleccionan:

	Selecciona los mensajes que tienen etiquetas asignadas.
	Seleccione mensajes que tengan etiquetas previstas.

Para anular la selección del filtro, selecciona el botón de nuevo.

Si no seleccionas ninguno de estos botones, sino que filtras a una etiqueta, la plataforma filtrará a todos los mensajes que tengan la etiqueta anclada o prevista, empezando por los mensajes revisados.

The label filter bar and the + Add label filter allow you to add complex combinations of inclusion and exclusion filters, for example, show me messages with X and Y predicted, but not Z. For more details on how to use these filters, check Advanced prediction filters.

Indicador de entrenamiento de la esfera roja

• The red dial training indicator shows up for some labels and highlights the ones that require more training examples for the platform to accurately evaluate the performance of the label. For more details, check Reviewing messages.
• La integridad del círculo indica cuántos ejemplos más se necesitan. Cuanto mayor sea la sección roja, más ejemplos se necesitarán.
• Una vez que tengas 25 ejemplos anotados, el círculo rojo desaparecerá, dependiendo de la complejidad de la etiqueta. Sin embargo, es posible que necesites más ejemplos para obtener predicciones precisas.
• You should review messages to find more training examples.

Vista de hilos (datos específicos del correo electrónico)

Para los conjuntos de datos que contienen correos electrónicos, estos se muestran, mostrando el correo electrónico que coincide con el orden de clasificación seleccionado, por ejemplo, Enseñar etiqueta, Etiqueta perdida, etc., pero con fácil acceso a los otros correos electrónicos que están en el mismo hilo de correo electrónico.

En el siguiente ejemplo, puedes observar que el correo electrónico ordenado está en un hilo de tres correos electrónicos, y este es el tercer correo electrónico del hilo.

Puedes expandir el hilo de correo electrónico para mostrar vistas parciales de los otros correos electrónicos del hilo seleccionando el icono de flecha bidireccional debajo del asunto:

Si vuelves a seleccionar cualquiera de los correos electrónicos parcialmente expandidos, se expandirán por completo, como el correo electrónico ordenado original: