Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos

Conceptos básicos de Communications Mining, incluidos los desafíos de los datos de comunicaciones empresariales, cómo la plataforma aplica el procesamiento del lenguaje natural y qué representan las etiquetas y los campos generales.

Antes de diseñar tu taxonomía, debes comprender qué etiquetas, campos generales y metadatos deben capturar para cumplir tus objetivos. Debe haber superposiciones mínimas, ya que todos se complementan entre sí.

Las etiquetas capturan conceptos, temas e intenciones. Por ejemplo, solicitud de cambio de dirección, urgente, solicitud de actualización de estado, etc. No debes utilizar etiquetas para capturar información que está presente en los metadatos.

Los campos generales capturan puntos de datos estructurados extraídos del texto. Por ejemplo, números de póliza, ID comerciales, URL, fechas, cantidades monetarias, etc.

Los metadatos proporcionan información estructurada adicional asociada a cada mensaje. Las propiedades de los metadatos pueden ser:

• Propiedades de usuario : carga previa definida y añadida, como la puntuación NPS.
• Propiedades de correo electrónico : capturadas de correos electrónicos, como remitente, destinatarios, dominios, etc.
  • Recuento de destinatarios : el número total de destinatarios incluidos en los campos Para, Cc y Bcc de un mensaje
• Propiedades de hilo : la plataforma las deriva automáticamente para datos de hilo, como correos electrónicos y chats. Por ejemplo, el número de mensajes en un hilo, la duración del hilo, etc.
  • Recuento de participantes : el número de participantes involucrados en un solo mensaje.
  • Número de participantes : el número total de participantes en todo el hilo.

Comparar etiquetas y campos generales

Esta sección enumera las distinciones y similitudes clave entre las etiquetas y los campos generales. Los dos se utilizan normalmente en combinación para la automatización, pero individualmente tienen diferentes propósitos:

Etiquetas

• Captura intenciones, temas y conceptos.
• Normaliza expresiones variadas en un punto de datos estructurado, por ejemplo, determinando si un concepto se aplica o no.
• Asignado en el nivel de mensaje.
• Aprende de todo el texto de comunicación, nombres de etiquetas, descripciones, así como ciertas propiedades de metadatos.
• Estructurado en jerarquías para añadir niveles de especificidad.

Campos generales

• Captura valores específicos de un tipo determinado, como la fecha, extraídos del texto.
• Puede estar completamente basado en reglas y seguir un formato muy específico.
• Algunos tipos pueden normalizarse en un formato estructurado a partir de expresiones variadas.
• Communications Mining aprende del valor de los campos generales y del contexto del párrafo en el que se encuentra, así como del texto que lo rodea.
• Asignado a nivel de párrafo.

Común a las etiquetas y a los campos generales

• Puedes preentrenarlos o entrenarlos desde cero.
• Las etiquetas preentrenadas y los campos generales se predicen tan pronto como los habilites, y la plataforma se vuelve a entrenar automáticamente.
• Puedes aceptar y rechazar las predicciones de etiquetas y campos generales, y asignarlas cuando no se predicen.
• Puedes utilizar tanto para casos de uso de análisis como de automatización.

Lo que la plataforma puede aprender durante el entrenamiento

La plataforma realiza predicciones de etiquetas en función del texto del mensaje, los nombres y descripciones de las etiquetas, así como algunas propiedades de metadatos. Con la introducción de la anotación generativa, la plataforma utiliza nombres y descripciones de etiquetas como entradas de entrenamiento, lo que permite que el modelo comprenda mejor el significado de cada etiqueta.

Por ejemplo, para correos electrónicos, esto significa el asunto y el cuerpo del correo electrónico. Para los campos generales, aprende del tramo de texto asignado y del contexto del texto que rodea ese tramo.

En la siguiente imagen, puedes encontrar los siguientes detalles:

1. Línea de asunto
2. Cuerpo del texto : para los datos encadenados, Communications Mining hace predicciones basadas solo en el último correo electrónico, no en el hilo completo, al que un ID de hilo los vincula.
3. Algunos metadatos : Communications Mining aprende de algunas propiedades donde se pueden identificar temas, como los dominios del remitente o destinatario, las puntuaciones de NPS, etc. No aprende de los remitentes y destinatarios específicos de los correos electrónicos, es decir, las direcciones de correo electrónico completas y las propiedades únicas como los ID.

Utilizar etiquetas, campos generales y metadatos juntos

La siguiente imagen contiene un ejemplo de un mensaje que muestra cómo las etiquetas, los campos generales y los metadatos son distintos, pero se complementan entre sí. Para automatizar esta solicitud entrante, puedes necesitar cada una de ellas para un propósito específico:

• Etiquetas : la etiqueta Cambio de dirección es necesaria para identificar la naturaleza de la solicitud, es decir, la intención.
• Campos generales : la línea de dirección, el pueblo o ciudad y el código postal se utilizan para capturar los nuevos valores a los que se actualizaría la dirección. Las etiquetas no capturaban los valores específicos.
• Metadatos : este proceso solo puede implementarse para ciertos clientes, identificables a través del dominio del remitente. No es necesario crear etiquetas para clientes específicos, ya que se captura en los metadatos.