- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux (anciennement entités)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages examinés et non examinés
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Supprimer une source
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- Construire votre structure de taxonomie
- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de la classification par glisser-déposer
- Entraînement à l'aide de l'option Enseigner le libellé (Explore)
- Entraînement à l'aide d'une confiance faible
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation ?
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide du libellé Vérifier (Check label) et du libellé Manqué (Missed Label)
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation du rééquilibrage
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Utilisation de champs généraux
- Extraction générative
- Utilisation des analyses et de la surveillance
- Automatisations et Communications Mining
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Vue d'ensemble (Overview)
Autorisations utilisateur requises pour les rapports : « Afficher les sources » ET « Afficher les libellés ».
Sur la page Rapports, les utilisateurs peuvent consulter les rapports intégrés à la plate-forme sur leur ensemble de données. Les rapports sont tous filtrés pour permettre aux utilisateurs de voir les vues qui sont les plus importantes pour eux.
Vous pouvez accéder à la page Rapports (Reports) via la barre de navigation supérieure.
Selon le type de données, la plate-forme comporte jusqu'à 6 onglets dans Rapports (Reports). Les utilisateurs peuvent basculer entre les rapports de message et au niveau du fil de discussion, si les données sont sous forme de fil de discussion (par ex. des transcriptions d'appels et des chaînes d'e-mail). Sinon, le filtre de message sera le filtre par défaut.
- Tableau de bord : vous permet de créer des vues de tableau de bord personnalisées en utilisant les données des autres onglets.
- Résumé des libellés ( Label Summary ) : présente des statistiques récapitulatives de haut niveau pour les libellés.
- Tendances ( Trends ) : présente des graphiques pour le volume de messages, ainsi que pour le volume de libellés et les sentiments sur une période donnée.
- Segments : présente des graphiques des volumes de libellés par rapport aux champs de métadonnées de message, par exemple domaine de l'expéditeur.
- Threads : présente des graphiques de volumes de threads et de volumes de libellés dans un thread (uniquement accessible lorsque le filtre « Thread » est appliqué)
- Comparaison (Comparaison) : permet de comparer différentes sélections de données les unes par rapport aux autres.
En haut de chaque onglet de la page Rapports, vous verrez le nombre total de messages contenus dans l'ensemble de données, le sentiment net (si l'analyse des sentiments est activée) et la période de date pour les données sélectionnées.
Si vous appliquez des filtres de propriété utilisateur, de champ général ou d'étiquette, ces statistiques seront mises à jour en fonction des filtres et des sélections que vous avez effectués.
Si vous filtrez sur plusieurs libellés mais qu'aucun autre filtre n'est appliqué, cela vous affichera le nombre total de messages dans l'ensemble de données qui sont susceptibles d'avoir prédit au moins un des libellés sélectionnés.