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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 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
- 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
- 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
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- Comprendre la validation des extractions et des performances d'extraction
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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™
- 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
Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 20 oct. 2025
Remarque : vous devez avoir attribué le rôle Administrateur de projet IXP en tant qu'utilisateur Automation Cloud™, ou l'autorisation Modifier les messages en tant qu'utilisateur hérité, afin de supprimer des messages dans l'interface utilisateur.
Il peut y avoir des cas où des messages ont été téléchargés vers des sources que vous pourriez refuser dans la plate-forme. Ce scénario peut se produire pour les raisons suivantes :
- Le message a été corrompu d'une certaine manière et 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 des messages d'une source dans l'interface utilisateur via un ensemble de données contenant cette source. Cette fonctionnalité est également disponible via l'API. Pour plus de détails, consultez la section Suppression des commentaires.
Remarque :
La suppression d'un message d'une source dans un ensemble de données supprimera ce message de tout autre ensemble de données contenant cette source. Le message peut agir en tant que données d’entraînement dans un autre ensemble de données. Par conséquent, la suppression du message 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, assurez-vous qu'il ne fournit pas de valeur pour les autres ensembles de données avant de le supprimer. La page Sources indique les autres jeux de données connectés à une source particulière.
Pour supprimer un message, appliquez les étapes suivantes :
- Accédez à l'onglet Explorer .
- Sélectionnez l'icône de corbeille sur le message que vous souhaitez supprimer.
Remarque : ce bouton s'affiche uniquement si vous avez attribué les rôles Administrateur de projet IXP ou Développeur IXP en tant qu'utilisateur d'Automation Cloud™, ou l'autorisation Modifier les messages en tant qu'utilisateur hérité.
- Sélectionnez Supprimer dans la fenêtre d'avertissement qui apparaît.
