Communications Mining
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- Couverture
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- Entités (Entities)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
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- Évaluation du modèle
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- Rappel
- Messages examinés et non examinés
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- 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
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- 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
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
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- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les entités 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)
- Comprendre le statut de votre jeu de données
- Meilleures pratiques d'entraînement et de labellisation des modèles
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
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- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de « Mélanger »
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- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à 'Raffiner'
- 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 de « Vérifier le libellé » et « Libellé manquant »
- 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 de « Rééquilibrer »
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Définition et configuration de vos entités
- Comprendre les entités
- Quelles sont les entités pré-entraînées disponibles ?
- Activation, désactivation, mise à jour et création d'entités
- Filtrage des entités
- Examiner et appliquer des entités
- Validation pour les entités
- Amélioration des performances de l'entité
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Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 18 avr. 2024
FAQ sur l'automatisation
Nous sommes entièrement intégrés à la plate-forme UiPath et disposons également d'une API REST complète.
La plupart de nos clients commencent par une automatisation de triage, puis passent à l'automatisation de bout en bout. Pour plus d'informations sur les exemples d'automatisation, vous pouvez accéder à notre étude de cas d'automatisation History ici.
Actuellement, nous avons un guide des meilleures pratiques ici pour les clients qui s'intègrent à UiPath.
Nous appelons ce processus de recherche d’opportunités d’automatisation « Communications Mining ». Pour en savoir plus, cliquez ici.
