- 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
Messages examinés et non examinés
Messages examinés
Nous appelons messages auxquels un utilisateur a appliqué des libellés ou des entités : « révisés ». Dans la plate-forme, nous montrons les messages qui ont été révisés en les staging, comme illustré dans les exemples ci-dessous.
Pour les messages avec des libellés attribués, les libellés deviendront plus sombres, deux coches apparaîtront devant les libellés et une zone grise les entourera.
Pour les messages contenant des entités attribuées, une boîte de couleur gras entourera l'entité attribuée et le paragraphe dans lequel se trouve l'entité sera ombrer en gris.
Messages non examinés
Les messages non examinés sont tous des messages qui n’ont pas été examinés et labellisés manuellement par un utilisateur. Ils auront probablement des libellés prédits (et des entités, si activées) qui leur seront associées, avec différents niveaux de confiance, mais ces prédictions n'ont pas été confirmées par un humain.