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- Introduction
- Configuration de votre compte
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Champs généraux
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie des libellés et sentiment des libellés)
- 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 l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Création d'un ensemble de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modification des paramètres du jeu de données
- Supprimer un message
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un ensemble de données
- Utilisation d'intégrations Exchange
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les champs généraux et les métadonnées
- Hiérarchie de libellés et meilleures pratiques
- Comparer les cas d’utilisation des analyses et des automatisations
- Transformer vos objectifs en libellés
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative
- Statut du jeu de données
- Entraînement des modèles et annotation des meilleures pratiques
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraînement des données de chat et d'appels
- 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)
- Affiner et réorganiser votre taxonomie
- Introduction à affiner
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Raisons de la faible précision moyenne des libellés
- 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
- Vue d'ensemble (Overview)
- Configurer des champs
- Filtrage par type de champ d’extraction
- Génération de vos extractions
- Validation et annotation des extractions générées
- Meilleures pratiques et considérations
- Comprendre la validation des extractions et des performances d'extraction
- Questions fréquemment posées (FAQ)
- Utilisation des analyses et de la surveillance
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- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
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- Transformateurs efficaces I : mécanismes d'attention
- Modélisation de l'intention hiérarchique profonde non supervisée : obtenir de la valeur sans données d'entraînement
- Correction des biais d’annotation avec Communications Mining™
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- Licences
- FAQ et plus encore
Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 11 août 2025
Remarque : vous devez avoir attribué l’autorisation Ensemble de données - Gestion en tant qu’utilisateur d’Automation Cloud™, ou l’autorisation Modifier les ensembles de données en tant qu’utilisateur hérité.
Pour modifier les paramètres d'un ensemble de données, procédez comme suit :
- Sélectionnez l'ellipse pour un ensemble de données spécifique sur la page d'accueil.
- Sélectionnez Paramètres du jeu de données (Dataset Settings), ce qui vous redirige vers la page Paramètres (Settings) .
- Mettez à jour les éléments de l'ensemble de données suivants dans l'onglet Ensemble de données (Dataset) :
- Nom du jeu de données
- Description
- Sources
- Utilisez la bascule pour activer ou désactiver l’option Utiliser les fonctionnalités d’IA génératives (Use generative AI features) . La fonctionnalité fournit des fonctionnalités au moment de la conception et au moment de l'exécution, qui utilisent des modèles d'IA génératives tiers. Ceux-ci permettent d'améliorer considérablement le délai de mise en valeur grâce à des fonctionnalités telles que l' annotation générative.
Remarque : pour désactiver les LLM tiers, assurez-vous de désactiver la bascule Utiliser les fonctionnalités d’IA génératives (Use Generative AI Features) pour un ensemble de données.
- Sélectionnez Mettre à jour (Update).
Remarque :
- Pour mettre à jour les champs généraux, cochez Activation, désactivation, mise à jour et création de champs généraux, puis accédez à Taxonomy, puis Champs généraux.
- Pour modifier les libellés ou les champs d'extraction, accédez à Taxonomy, puis Libellés et champs d'extraction.
