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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
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- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
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- 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
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- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Uso de campos generales
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- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
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- Actualizar una transmisión
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- Cómo aprenden las máquinas a entender palabras: una guía para las incrustaciones en PNL
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- 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
Puedes cargar tu taxonomía de etiquetas a la plataforma Communications Mining™ desde una hoja de cálculo. Cargar tu taxonomía desde una hoja de cálculo importa automáticamente todas las etiquetas sin tener que añadirlas manualmente durante el entrenamiento del modelo.
Para importar tu taxonomía desde una hoja de cálculo, sigue estos pasos:
- Selecciona Configuración en la barra de navegación, luego Taxonomía y Etiquetas y campos de extracción.
- Selecciona la flecha desplegable junto al botón Nueva etiqueta .
- Selecciona Importar desde hoja de cálculo en la lista desplegable.
- Copie y pegue sus etiquetas (Etiqueta principal > Formato de etiqueta secundaria) y sus descripciones (si están disponibles) desde su hoja de cálculo.
- Selecciona Importar.
Nota: Se recomienda encarecidamente añadir descripciones de etiquetas a tus etiquetas para garantizar la coherencia de las anotaciones. Añadir descripciones de etiquetas es especialmente útil si hay varias personas entrenando el modelo.
Para importar tu taxonomía desde otro conjunto de datos, sigue estos pasos:
- Selecciona la flecha desplegable junto al botón Nueva etiqueta .
- Selecciona Importar desde conjunto de datos en la lista desplegable.
- Selecciona un nombre de conjunto de datos de la lista desplegable.
- Selecciona Importar.
Nota: Esto copia etiquetas y descripciones solo de un conjunto de datos existente. Para copiar un conjunto de datos completo, incluidas las anotaciones y las fuentes, selecciona Duplicar en las opciones del conjunto de datos en la página Conjuntos de datos.
Etiquetas importadas o creadas manualmente en la vista de taxonomía
