Guide de l’utilisateur de Communications Mining

Dernière mise à jour 11 août 2025

Explorer

Remarque : vous devez avoir attribué les autorisations Source - Lecture et Ensemble de données - Lecture en tant qu'utilisateur d'Automation Cloud, ou les autorisations Afficher les sources et Afficher les libellés en tant qu'utilisateur hérité.

La page Explorer vous permet de rechercher, d’examiner et de filtrer un ensemble de données afin d’inspecter et d’examiner les messages individuels et les champs généraux. Sélectionnez l’onglet Explorer dans la barre de navigation pour naviguer sur la page :

Par défaut, Explorer présente les 20 messages les plus récents dans un ensemble de données en mode Récent . Vous pouvez utiliser le sélecteur de mode déroulant pour modifier cela.

Les différentes options que vous pouvez sélectionner dans le menu déroulant sont :

Récents : affichez les 20 messages les plus récents.
Mélanger : affichez 20 messages aléatoires.
Apprendre à annoter : affiche 20 messages que la plate-forme ne sait pas comment annoter.
Niveau de confiance faible : affichez 20 messages qui ne sont pas bien couverts par les prédictions de libellés informatives.
Rééquilibrer : affichez 20 messages sous-représentés par les données d'entraînement dans votre ensemble de données.
Libellé : affiche 20 messages avec le libellé sélectionné attribué ou prévu, ce qui est le mode par défaut lorsque vous sélectionnez un libellé.
Vérifier le libellé : affichez 20 messages pour lesquels le libellé sélectionné a été appliqué de manière incorrecte.
Libellé manquant : affichez 20 messages pour lesquels le libellé sélectionné est manquant.

Au bas de la page, vous pouvez choisir de passer à la page suivante des 20 messages, ou de revenir à une page précédente.

La barre de filtres et l'ajout ou la suppression de filtres

Cette section explique les filtres de Communications Mining™ et leur application.

Note: To learn more about how to turn a natural language query into the correct set of filters automatically using conversational filters, check Autopilot for Communications Mining - Conversational filters.

La barre Filtres vous permet de trouver des groupes spécifiques de messages, où vous pouvez filtrer :

Plages de dates spécifiques, qui vous permettent de sélectionner des dates exactes ou de choisir parmi des options telles que la semaine dernière, le mois, 90 jours ou l'année.
Messages examinés ou non examinés.
Messages avec des prédictions de sentiment positives ou négatives, si le sentiment est activé pour l'ensemble de données.
Messages auxquels des champs généraux spécifiques sont prévus ou attribués.
Messages that include or exclude a specific label or a combination of predicted labels. For more details, check Advanced Prediction Filters.

Par ailleurs, vous pouvez ajouter un filtre en fonction des propriétés de métadonnées associées à vos messages en sélectionnant Ajouter un nouveau filtre.

Ajouter un filtre de propriétés utilisateur

Lorsque vous sélectionnez Ajouter un nouveau filtre, le menu déroulant affiche une liste complète de tous les filtres de propriété disponibles.

Ceux-ci sont naturellement regroupés par catégories, et certains sont uniques au type de communication dans l’ensemble de données, par exemple, un e-mail.

Les catégories de propriétés dans lesquelles les propriétés sont regroupées sont regroupées sont :

Source : apparaît uniquement s'il y a plusieurs sources dans l'ensemble de données.
E-mail : ces derniers sont spécifiques aux e-mails individuels, par exemple, qui a envoyé l'e-mail.
Fils de discussion : ils sont spécifiques aux e-mails et liés aux caractéristiques des fils de discussion des e-mails.
Pièce jointe : spécifique aux messages, principalement aux e-mails, avec des propriétés de pièce jointe spécifiques.
Utilisateur : toutes les autres propriétés de métadonnées téléchargées, non dérivées par la plate-forme, avec chaque message.

Une icône indique le type de propriété de chaque propriété, qu'il s'agisse d'un nombre ou d'une chaîne. Pour les propriétés utilisateur de chaîne, la plate-forme fournit un exemple de valeur lorsque vous pointez.

Lorsque vous ajoutez un filtre pour les champs de métadonnées au format chaîne, vous pouvez choisir les éléments à inclure ou à exclure de votre sélection, comme illustré dans les images suivantes :

Remarque : lorsque vous choisissez d’inclure certaines valeurs pour une propriété utilisateur, vous excluez automatiquement le reste, et vice versa.

Si vous ajoutez un filtre pour les champs de métadonnées avec un format numérique, vous pouvez sélectionner des valeurs minimales ou maximales afin de créer la plage de votre choix, comme illustré dans l'image suivante :

Suppression d'un filtre de propriétés

Pour supprimer un filtre que vous avez appliqué, sélectionnez l'icône de corbeille qui apparaît lorsque vous le survolez avec votre souris, ou sélectionnez Tout effacer pour supprimer tous les filtres appliqués.

FiltrerLibellés

Remarque : avec l'introduction des filtres de prédiction avancés, la barre de filtre de libellé ne sélectionne plus automatiquement le mode d'entraînement Libellé , ou vous permet de sélectionner un libellé pour l'entraînement dans un autre mode, tel que Vérifier le libellé. Au lieu de cela, après avoir sélectionné un mode d'entraînement dans le menu déroulant, vous pouvez désormais sélectionner un libellé à l'aide de l'option de liste déroulante Taxonomie qui apparaît, comme indiqué précédemment.

You can use the label filter bar to filter messages that include or exclude specific labels predicted. You can do this either during model training, or when exploring and interpreting your data. For more details, check Advanced prediction filters.

Vous pouvez utiliser les boutons suivants dans la section Libellés pour filtrer entre l'affichage de tous les messages et de ceux auxquels des libellés ont été attribués, ou ceux comportant une prédiction, qui n'ont pas été examinés. Les icônes s'affichent comme suit et changent de couleur lorsqu'elles sont sélectionnées :

	Sélectionnez les messages auxquels des libellés ont été attribués.
	Sélectionnez les messages dont les libellés sont prévus.

Pour désélectionner le filtre, sélectionnez à nouveau le bouton.

Si vous ne sélectionnez aucun de ces boutons, mais que vous filtrez selon un libellé, la plate-forme filtrera tous les messages dont le libellé est épinglé ou prévu, en commençant par les messages examinés en premier.

The label filter bar and the + Add label filter allow you to add complex combinations of inclusion and exclusion filters, for example, show me messages with X and Y predicted, but not Z. For more details on how to use these filters, check Advanced prediction filters.

Indicateur d’entraînement de numérotation rouge

The red dial training indicator shows up for some labels and highlights the ones that require more training examples for the platform to accurately evaluate the performance of the label. For more details, check Reviewing messages.
L'achèvement du cercle indique combien d'exemples supplémentaires sont nécessaires. Plus la section rouge est volumineuse, plus le nombre d'exemples requis est requis.
Une fois que vous avez 25 exemples annotés, le cercle rouge disparaît, selon la complexité du libellé. Cependant, vous aurez peut-être besoin de plus d'exemples pour obtenir des prédictions précises.
You should review messages to find more training examples.

Vue du fil de discussion (données spécifiques à l'e-mail)

Pour les ensembles de données contenant des e-mails, ceux-ci s'affichent, indiquant l'e-mail qui correspond à l'ordre de tri sélectionné, par exemple, Apprendre au libellé, Libellé manquant, etc., mais avec un accès facile aux autres e-mails qui se trouvent dans le même fil de discussion.

Dans l'exemple suivant, vous remarquerez que l'e-mail trié fait partie d'un fil de trois e-mails et qu'il s'agit du troisième e-mail du fil de discussion.

Vous pouvez développer le fil de discussion des e-mails pour afficher des vues partielles des autres e-mails du fil de discussion en sélectionnant l'icône de flèche bidirectionnelle sous l'objet :