- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Entités (Entities)
- 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
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement .CSV
- 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
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de « Mélanger »
- Entraînement à l'aide d'« Ensemble des libellés » (Explore)
- Entraînement à l'aide de l'option 'Faible confiance'
- 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
- Création d'entités Regex personnalisées
- Utilisation des analyses de surveillance &
- Automatisations et Communications Mining
- FAQ et plus
Supprimer des messages via l'interface utilisateur
Autorisations utilisateur requises : « Modifier les messages ».
Il peut y avoir des cas où des messages ont été téléchargés vers des sources que vous ne voulez pas voir dans la plate-forme. Cela peut être dû à la raison suivante :
- Le message a été corrompu d'une manière ou d'une autre. Il est inutilisable.
- Le message contient des informations sensibles qui ne doivent pas être partagées
- Le message n'ajoute aucune valeur à l'ensemble de données
Quelle que soit la raison, vous pouvez supprimer les messages d'une source dans l'interface utilisateur via un jeu de données contenant cette source. Cette fonctionnalité est également disponible via l'API (voir ici).
Remarque : la suppression d'un message d'une source alors que vous êtes dans un ensemble de données supprimera ce message de tout autre ensemble de données contenant cette source. Alors, ne prenez pas cette action à la légère. Le message pourrait agir comme des données d'apprentissage dans un autre ensemble de données et sa suppression aurait un impact sur le modèle dans cet ensemble de données. Si un message dans une source n'ajoute pas de valeur pour votre cas d'utilisation, confirmez qu'il ne fournit pas de valeur pour d'autres ensembles de données avant de le supprimer. La page des sources donne une indication des autres jeux de données qui sont liés à la source en question.
Pour supprimer un message, cliquez simplement sur le bouton Supprimer (Delete) dans le coin inférieur droit du message comme indiqué ci-dessous. Ce bouton n'apparaîtra que si vous disposez de l' autorisation « Modifier les messages » (Edit messages).
Vous verrez alors un avertissement et une demande de confirmation , comme indiqué ci-dessous. Si vous êtes heureux de continuer malgré l'avertissement, cliquez sur « Supprimer ».
