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Guide de l’utilisateur de Communications Mining
- 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 de l'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
- Préparation des données en vue du téléchargement du fichier .CSV
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- 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
- Balises de transformation d’e-mail
- 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
- 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
- Automations et Communications Mining™
- Développeur
- Charger des données
- Téléchargement de données
- Intégration avec l'utilisateur du service Azure
- Intégration avec l'authentification d'application Azure
- Intégration d’Exchange avec l’authentification et le graphique d’application Azure
- Guide de migration : Exchange Web Services (EWS) vers l'API Microsoft Graph
- Récupérer des données pour Tableau avec Python
- Intégration d'Elasticsearch
- Extraction de champ général
- Intégration avec Exchange auto-hébergée
- Infrastructure d’automatisation UiPath®
- Activités officielles UiPath®
- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
- Apprentissage basé sur des invites avec des Transformers
- Efficient Transformers II : Dilarisation des connaissances et affinement
- 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™
- Apprentissage actif : de meilleurs modèles d'ML en moins de temps
- Tout est dans les chiffres : évaluer les performances du modèle avec des métriques
- Pourquoi la validation du modèle est importante
- Comparaison de Communications Mining™ et de Google AutoML pour l’information sur des données conversationnelles
- Licences
- FAQ et plus encore
Important :
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Liste complète des routages d’API disponibles pour Communications Mining, organisées par type de ressource.
Tous les routages d'API disponibles sont répertoriés dans les tableaux suivants :
Gestion des sources
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/sources | Récupérer les métadonnées sur toutes les sources accessibles |
| Obtenir | /api/v1/sources/<project> | Récupérer les métadonnées sur toutes les sources d'un projet |
| Obtenir | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Récupérer les métadonnées d'une source par nom |
| Obtenir | /api/v1/sources/id:<source_id> | Récupérer les métadonnées d'une source par ID |
| METTRE | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Créer une source |
| Publier | /api/v1/sources/<project>/<source_name> | Mettre à jour une source |
| Supprimer (Delete) | /api/v1/sources/id:<source_id> | Supprimer une source par ID |
Gestion des ensembles de données
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/datasets | Récupérer les métadonnées de tous les jeux de données accessibles |
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project> | Récupérer les métadonnées de tous les jeux de données d'un projet |
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Récupérer les métadonnées d'un jeu de données par nom |
| METTRE | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Créer un jeu de données |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Mettre à jour un jeu de données |
| Supprimer (Delete) | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name> | Supprimer un jeu de données par nom |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/export | Exporter un jeu de données par nom |
Téléchargement de commentaires
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Publier | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync | Créer ou mettre à jour des commentaires |
| Publier | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/sync-raw-emails | Créer ou mettre à jour des commentaires à partir d'e-mails bruts |
Gestion des commentaires
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments/<comment_id> | Récupérer le commentaire par ID |
| Obtenir | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/threads?id=<thread_id0>[&id=<thread_id1>...] | Récupérer les commentaires par ID de fil de discussion |
| Supprimer (Delete) | /api/v1/sources/<project>/<source_name>/comments?id=<comment_id0>[&id=<comment_id1>...] | Supprimer les commentaires par ID |
Récupération des pièces jointes
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/attachments/<attachment_reference> | Récupérer le contenu de la pièce jointe par référence |
Récupération des prédictions et des statistiques du modèle
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/validation | Obtenir les statistiques du modèle |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict | Obtenir des prévisions |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments | Obtenir des prédictions par ID de commentaire |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails | Obtenir des prédictions pour les e-mails bruts |
Récupération de prédictions avec l'API de flux
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Récupérer un flux par nom |
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams | Obtenir tous les flux |
| METTRE | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams | Créer un flux |
| METTRE | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions | Marquer une exception |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Mettre à jour un flux |
| Obtenir | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/results | Obtenez les résultats d'un flux |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/fetch | Récupérer les commentaires d'un flux (héritage) |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/advance | Avancer un flux |
| Publier | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/reset | Réinitialiser un flux |
| Supprimer (Delete) | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name> | Supprimer un flux |
| Supprimer (Delete) | /api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions | Retirer une exception |
Requête d'événements d'audit avec l'API Audit Events
| Method | URL | Description |
|---|---|---|
| Publier | /api/v1/audit_events/query | Interroger les événements d'audit. |
- Gestion des sources
- Gestion des ensembles de données
- Téléchargement de commentaires
- Gestion des commentaires
- Récupération des pièces jointes
- Récupération des prédictions et des statistiques du modèle
- Récupération de prédictions avec l'API de flux
- Requête d'événements d'audit avec l'API Audit Events