ixp
latest
false
- 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
- Extracción generativa
- Uso de análisis y supervisión
- Automations and Communications Mining™
- Desarrollador
- Uso de la API
- Tutorial de la API
- 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
- Cargar datos
- Descargando datos
- 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
- Extracción de campos general
- Integración de Exchange autohospedado
- 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 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 los permisos de administrador de orígenes y Editar mensajes como usuario heredado para cargar archivos CSV en un origen.
- Para obtener más información sobre cómo cargar datos desde un archivo .csv, junto con los mensajes de error comunes, consulta Cargar un archivo CSV en un origen.
Antes de cargar datos en Communications Mining™, hay que tener en cuenta algunos factores al preparar los datos para que la plataforma los ingiera.
Importante: Asegúrate de cargar un archivo .csv no un archivo de Excel.
Si has estado abriendo el archivo .csv en Excel y realizando cambios, esto puede provocar problemas de formato que pueden afectar al proceso de carga. Para evitar esto, realiza cualquier actualización directamente dentro del archivo .csv archivo.
Además, compruebe los elementos enumerados en la siguiente tabla antes de cargar su archivo .csv en la plataforma. Esto te ayuda a evitar cualquier error al cargar, o problemas de calidad de los datos que afectarán negativamente a la calidad del rendimiento del modelo.
Elemento | Descripción |
Duplicar filas | Tener los mismos datos repetidos varias veces en el extracto de datos. |
Encabezados no coincidentes | Tener los encabezados incorrectos alineados con los campos de datos incorrectos. |
Colgar filas o columnas | No tener todos los datos contenidos en filas secuenciales. Por ejemplo, tener todos los mensajes en la fila 1 a 10 000, pero tener una fila con una celda que contiene datos en la fila 19 999. |
Formato de fecha inconsistente | Filas diferentes con formatos de fecha inconsistentes. Por ejemplo, tener una cantidad de mensajes en formato de fecha de EE. UU. y una cantidad de mensajes en formato de fecha de la UE, todo en el mismo conjunto de datos, ya que esto tendrá problemas para normalizar posteriormente. |
Oraciones incoherentes | Estas son oraciones que contienen una variedad de palabras sin una estructura sintáctica o semántica clara.
Por ejemplo:
|
Espaciado inconsistente | Cuando hay un número irregular de espacios entre palabras.
Por ejemplo:
|
Pausas en las palabras | Cuando hay pausas en medio de una palabra.
Por ejemplo:
|
Codificación de caracteres errónea | Cuando los datos de texto no están codificados correctamente, lo que da lugar a caracteres ilegibles o ilegibles.
Por ejemplo:
|
Mensajes en blanco | Comunicaciones sin contenido incluido en el asunto o cuerpo. |
Mensajes con muchos errores tipográficos | Datos de texto que contienen muchos errores ortográficos. |
Encabezados/pies de página | Cuando hay encabezados o pies de página incluidos. Por ejemplo, advertencias de spam, advertencias de análisis de virus, etc. |
Metadatos incluidos en el asunto/cuerpo en lugar de como una propiedad de metadatos | Cuando se incluyen metadatos en el asunto o cuerpo. Por ejemplo:
|
Varios mensajes combinados en un mensaje | Cuando varios mensajes que deberían haberse dividido en hilos separados, los mensajes se combinan en una sola comunicación. |