- 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 de acceso y administración
- 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
- Introducción
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- Resumen
- 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
- 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
- Integración de Exchange autohospedado
- Marco de automatización de UiPath®
- Actividades de UiPath® Marketplace
- 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
Communications Mining™ admite fuentes y conjuntos de datos multilingües. Esto significa que los modelos pueden comprender orígenes que contienen varios idiomas compatibles diferentes, sin tener que traducirlos.
- English
- Holandés
- Francés
- Alemán
- Italiano
- Japonés
- Portugués
- Español
Si trabajas y haces negocios en varios idiomas compatibles con la plataforma, puedes entrenar con mensajes en esos idiomas, en lugar de traducir todo a un solo idioma.
- Si un conjunto de datos es multilingüe, no puedes ver las traducciones de ningún mensaje, como se proporciona para los conjuntos de datos traducidos. Como resultado, deberás comprender todos los idiomas del conjunto de datos para entrenar eficazmente su modelo.
- Comprender varios idiomas es un problema de aprendizaje automático más complejo que entender un solo idioma. Como resultado, estos conjuntos de datos pueden experimentar una ligera caída en el rendimiento en comparación con los conjuntos de datos en un solo idioma.
- Si el conjunto de datos contiene otros idiomas además de los compatibles, la aplicación de etiquetas utilizadas para los idiomas compatibles puede causar confusión. En su lugar, anota estas instancias con etiquetas específicas del idioma.
Nota: La plataforma no puede procesar ni comprender el contenido de los idiomas no compatibles.
Al crear un origen de datos o un conjunto de datos, la plataforma selecciona de forma predeterminada el idioma inglés para ambos.
Para cambiar el idioma al crear tu origen de datos o conjunto de datos, procede de la siguiente manera:
- Ve al paso Establecer el idioma y habilitar la traducción para tu origen .
- En el menú desplegable Idioma , selecciona Multilingüe.
- Ya no puedes cambiar el idioma una vez creado el origen de datos o el conjunto de datos.
- Los conjuntos de datos multilingües pueden contener fuentes de cualquier familia de idiomas que admita la plataforma.
- Para aprender a crear orígenes de datos y conjuntos de datos, consulta Crear un origen de datos y Crear un conjunto de datos.
Actualmente admitimos una amplia gama de idiomas adicionales en el modo de vista previa, como se muestra en la siguiente lista. Esto significa que nuestro equipo los refina en función de su uso.
- Afrikáans
- Albanés
- Amárico
- Árabe
- Armenio
- Asamés
- Azerbaiyano
- Vasco
- Bielorruso
- Bengalí
- Bengalí (romanizado)
- Bosnio
- Bretón
- Búlgaro
- Birmano
- Birmano
- Catalán
- Chino (simplificado)
- Chino (Tradicional)
- Croata
- Checo
- Danés
- Esperanto
- Estonio
- Filipino
- Finlandés
- Gallego
- Georgiano
- Griego
- Gujaratí
- Hausa
- Hebreo
- Hindi
- Hindi (romanizado)
- Húngaro
- Islandés
- Indonesio
- Irlandés
- Javanés
- Canarés
- Kazajo
- Jemer
- Koreano
- Kurdo (Kurmanji)
- Kirguistán
- Laosiano
- Latín
- Letón
- Lituano
- Macedonio
- Malgache
- Malayo
- Malayo
- Maratí
- Mongol
- Nepalí
- Noruego
- Oriya
- Oromo
- Pastún
- Persa
- Polaco
- Punyabí
- Rumano
- Ruso
- Sánscrito
- Gaélico escocés
- Serbio
- Sindhi
- Cingalés
- Eslovaco
- Esloveno
- Somalí
- Sundanés
- Suajili
- Sueco
- Alemán de Suiza
- Tamil
- Tamil (romanizado)
- Telugu
- Telugu (romanizado)
- Tailandés
- Turco
- Ucraniano
- Urdu
- Urdu (romanizado)
- Uigur
- Uzbeko
- Vietnamita
- Galés
- Frisón occidental
- Xhosa
- Yidis