- 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
- Create or delete a data source in the GUI
- 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 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
- 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
- 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
- Informations de licence
- FAQ et plus encore
Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Utilisation des intégrations Exchange
Autorisations utilisateur requises : « Administrateur des sources », « Modifier les intégrations », « Mettre à jour les données vers les compartiments » ET « Administrateur des ensembles de données ».
Il est important de comprendre la relation entre les composants clés de la plate-forme tels que les intégrations, les boîtes aux lettres, les compartiments, les sources et les ensembles de données pour configurer efficacement vos données.
First, an Exchange Integration is set up (via a Service Account), with data being synced from the Microsoft Exchange Server. This integration allows you to sync multiple mailboxes.
These mailboxes are each stored in a bucket, and each bucket can contain multiple mailboxes.
Next, you will need to set up a source. This is a collection of raw annotated communications data of a similar type. When setting up a source, if you are using data from an email integration you must specify which bucket you want to sync from (i.e. - the bucket where the mailboxes in scope for your use case are stored).
Once you have finished setting up your source, you will need to add your source to a dataset, which is where your Model will be trained.
Each dataset belongs to a project, which is a permissioned storage area within the platform. Each dataset and source belongs to a specific project, which is designated when they are created.
Le schéma suivant illustre comment tous ces composants sont liés :
À un niveau élevé, vous devrez effectuer les étapes suivantes (dans cet ordre spécifique ) pour que les données de vos boîtes aux lettres s'affichent sur la plate-forme :