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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
- 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
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- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
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- Crear una transmisión
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- 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 7 de oct. de 2025
Nota: debes tener asignado el rol de administrador de proyectos de Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP) como usuario de Automation Cloud™, o el permiso Exportar conjuntos de datos como usuario heredado.
Puedes exportar los mensajes y las predicciones de etiquetas asociadas directamente desde la GUI como un archivo CSV.
Si tienes los roles de Administrador de proyectos de Extracción y Procesamiento Inteligentes (IXP ) o Automation Cloud ( IXP ) o el permiso Exportar conjuntos de datos (heredado), puedes exportar el conjunto de datos completo o un subconjunto en función de los filtros. De lo contrario, solo puedes descargar la página actual de mensajes en la pestaña Explorar .
- Ve a la pestaña Explorar .
- Selecciona el botón Exportar como se muestra en la siguiente imagen:
- Selecciona una de las siguientes opciones:
- Solo esta página : exporta solo la página actual de mensajes.
- Todos los mensajes coincidentes : exporta todos los mensajes que coinciden con los filtros actuales que has aplicado en la pestaña Explorar . Por ejemplo, un período de tiempo determinado, o una propiedad de metadatos como la puntuación de NPS superior a
>8.
Si aplicas un filtro de etiqueta, este actúa como un orden de clasificación para los mensajes en la descarga de CSV. Los mensajes están ordenados por la puntuación de confianza de la etiqueta seleccionada que se aplica a ese mensaje.
- Una vez que selecciones la opción de exportación, Solo esta página o Todos los mensajes coincidentes, la plataforma desencadena una descarga de CSV de tus datos.
