- Introduction
- 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 annotés et non annotés
- Extraction des champs
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Contrôle et administration des accès
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer ou supprimer une source de données dans le graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres du jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie de libellés et meilleures pratiques
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- 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
- Comprendre les exigences de données
- 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
- Licences
- FAQ et plus encore

Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Jeux de données
À la suite de la migration IXP, la page Ensembles de données (Datasets) d'origine dans Communications Mining a été remplacée par la page d'accueil IXP, qui inclut les jeux de données Communications Mining.
Pour accéder à la page Ensembles de données (Datasets), sélectionnez le service IXP dans Automation Cloud. La page Ensembles de données (Datasets) s'affiche par défaut car la fonctionnalité Données de communications ( Communications Data), qui inclut Communications Mining, est présélectionnée.
- Affichez tous les ensembles de données auxquels vous avez accès.
- Modifiez ou supprimez des ensembles de données.
Remarque : Vous devez disposer de l'autorisation administrateur Ensembles de données (Datasets) pour modifier ou supprimer des ensembles de données.
- Accédez à d'autres fonctionnalités IXP. Pour plus de détails sur chaque capacité, consultez la page dans le guide de présentation IXP.
Recherchez un ensemble de données spécifique par nom à l'aide de l'option Rechercher (Search ).
Sélectionnez un jeu de données dans la liste pour accéder à la page Communications Mining. Cette page vous permet de gérer vos ensembles de données via les onglets suivants : Entraîner (Train), Découvrir (Discover), Explorer (Explore), Validation (Validation), Rapports (Reports), Modèles (Models), Flux (Streams), Paramètres (Settings).
Lorsque vous créez un nouvel ensemble de données, vous pouvez choisir de faire une copie carbone d'un ensemble de données existant. Cela signifie que vous copiez les mêmes sources, les champs généraux, la sélection de sentiment, les libellés et les exemples examinés à partir de l'ensemble de données que vous copiez.
Ensuite, vous pouvez travailler sur l'ensemble de données de copie, qui nécessite un nom différent, et y apporter des modifications sans affecter l'ensemble de données d'origine.
Nous vous recommandons de copier un ensemble de données existant pour les scénarios suivants :
- Vous souhaitez apporter des modifications majeures à votre modèle, en termes de structure d'ensemble de données par exemple, et souhaitez conserver l'ensemble de données d'origine au cas où vous souhaiteriez le revenir.
- Vous souhaitez utiliser le travail déjà effectué en annotant l'ensemble de données d'origine et créer un nouvel ensemble de données auquel vous pouvez ajouter des sources supplémentaires de nature similaire.
Pour copier un ensemble de données existant à partir d'un autre, sélectionnez l'ellipse à côté d'un ensemble de données spécifique sur la page d'accueil et sélectionnez Dupliquer (Duplicate).
- Nom du jeu de données
- ApiName
- Projet
- Langue du modèle : choisissez entre Anglais et Multilingue.
Chaque ensemble de données a sa propre page de paramètres, qui contient des informations utiles sur cet ensemble de données. Pour accéder à la page Paramètres (Settings) , sélectionnez l'ellipse à côté d'un ensemble de données spécifique, puis sélectionnez Paramètres de l'ensemble de données (Dataset Settings).
La page est divisée selon les onglets suivants :
- Jeu de données : mettez à jour les paramètres généraux du jeu de données, y compris le titre, la description et les sources.
- Taxonomy : créez, lisez, mettez à jour et supprimez des libellés, ainsi que leurs descriptions, champs d’extraction, champs généraux et types de champs. Vous pouvez également télécharger la taxonomie complète des libellés.
- Statistiques (Status) : affiche les statistiques d'annotation et les propriétés des métadonnées du message.
- Sélectionnez l'ellipse à côté d'un ensemble de données spécifique sur la page d'accueil, puis sélectionnez Supprimer (Delete).
- Sélectionnez l'option Supprimer définitivement l'ensemble de données (Delete dataset définitivement) dans l'onglet Paramètres (Settings) .
Une fois connecté, vous êtes redirigé vers la page Ensembles de données (Datasets) .
Vous pouvez également accéder à cette page à tout moment en sélectionnant le logo Communications Mining™ en haut de la page.
À partir de la page Ensembles de données (Datasets) , vous pouvez :
- Affichez tous les ensembles de données auxquels vous avez accès.
- Modifiez ou supprimez des ensembles de données.
Remarque : Vous devez disposer de l'autorisation administrateur Ensembles de données (Datasets) pour modifier ou supprimer des ensembles de données.
- Accédez aux autres pages de la plate-forme.
Sélectionnez l'une des options répertoriées sur un ensemble de données telles que Parcourir (Explore), Entraîner (Train) ou Rapports (Reports) pour accéder directement à cet ensemble de données.
Pour les ensembles de données auxquels vous avez accès, vous pouvez utiliser le menu déroulant afin de filtrer en fonction d'un projet spécifique dont vous faites partie. Cela permet de restreindre le nombre d'ensembles de données affichés.
En outre, vous pouvez rechercher un ensemble de données spécifique par nom à l'aide de l'option Rechercher (Search ).
Sélection d'un jeu de données
Chaque fiche d'ensemble de données vous donne des informations utiles sur l'ensemble de données :
Chaque carte de jeu de données fait référence :
- Le titre et la description du jeu de données
- Le projet vers lequel l'ensemble de données est lié et le nom de l'ensemble de données (projet/nom)
- Les sources connectées au jeu de données
- La famille de modèles (langue)
- Si l'analyse des sentiments est activée
- Lorsque le jeu de données a été modifié pour la dernière fois (et quand il a été créé lors du survol)
Sélectionnez Explorer ( Explore), Entraîner ( Train) et Rapports (Reports) sous la carte d'informations du jeu de données, pour accéder à ces pages.
Copier un jeu de données existant
- Sélectionnez l'option Dupliquer (Duplicate) si vous souhaitez copier un ensemble de données existant à partir d'un autre ensemble de données (cela sélectionnera automatiquement les mêmes sources et la même sélection de sentiment que cet ensemble de données).
- Sélectionnez toutes les sources (supplémentaires) que vous souhaitez connecter à l'ensemble de données.
Que signifie la copie d’un ensemble de données et pourquoi le faire ?
Lorsque vous créez un nouvel ensemble de données, vous pouvez choisir de créer essentiellement une copie carbone d'un ensemble de données préexistant. Cela signifie que vous copiez les mêmes sources, champs généraux, sélection de sentiments, libellés et exemples examinés que dans le jeu de données à partir duquel vous avez copié la taxonomie.
Vous pouvez ensuite travailler sur l'ensemble de données de copie (qui nécessitera un nom différent) et y apporter des modifications librement sans affecter l'original.
Il y a deux raisons principales pour lesquelles vous voulez procéder :
- Vous souhaitez apporter des modifications majeures à votre modèle, en termes de structure d'ensemble de données par exemple, et conserver l'ensemble de données d'origine au cas où vous voudriez y revenir
- Vous souhaitez utiliser le travail déjà effectué en annotant l'ensemble de données d'origine et créer un nouvel ensemble de données auquel vous pouvez ajouter des sources supplémentaires de nature similaire.
Page des paramètres du jeu de données
Ainsi que la page de vue d'ensemble des ensembles de données, chaque ensemble de données dispose de sa propre page de paramètres individuelle. Vous pouvez y accéder en cliquant sur l'ensemble de données et en allant dans « Paramètres ».
Une page de paramètres d'ensemble de données contient des informations utiles sur l'ensemble de données. Vous pouvez y effectuer diverses actions.
La page est divisée en trois onglets :
- Jeu de données : où vous pouvez mettre à jour les paramètres généraux du jeu de données, y compris le titre, la description et les sources.
- Taxonomy : où vous pouvez créer, lire, mettre à jour et supprimer des libellés ainsi que leurs descriptions, champs d’extraction, champs généraux et types de champs. Vous pouvez également télécharger la taxonomie des libellés dans son intégralité.
- Statistiques (Status) : où vous pouvez voir les statistiques d'annotation et les propriétés des métadonnées du message.