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Guide de l’utilisateur de Communications Mining

Dernière mise à jour 9 mars 2026

Explorer

Remarque :

Vous devez disposer des autorisations Source - Lecture et Ensemble de données - Lecture en tant qu'utilisateur 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 :

L'image montre l'onglet Explorer.

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.

L'image montre le sélecteur de mode déroulant dans l'onglet Explorer.

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.

Remarque :

Pour en savoir plus sur la transformation automatique d’une requête de langage naturel en l’ensemble approprié de filtres à l’aide de filtres conversationnels, consultez la section Autopilot™ pour Communications Mining - Filtres conversationnels.

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 qui incluent ou excluent un libellé spécifique ou une combinaison de libellés prévus. Pour plus de détails, consultez la section Filtres de prédiction avancés.

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

L'image montre la barre Filtres de l'onglet Explorer.

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.

    L'image représente la liste déroulante Ajouter un nouveau filtre affichant les différentes catégories de propriétés.

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.

L'image représente la liste déroulante des filtres affichant une valeur de propriété lors du survol.

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 :

L'image montre un exemple de filtres inclus pour un champ de métadonnées au format chaîne.

L'image montre un exemple de filtres d'exclusion pour un champ de métadonnées au format chaîne

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 :

L'image montre un exemple de filtrage pour les champs de métadonnées au format nombre.

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.

L'image représente l'icône de suppression de filtre ou de corbeille.

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.

Vous pouvez utiliser la barre de filtre de libellé pour filtrer les messages qui incluent ou excluent des libellés spécifiques prévus. Vous pouvez le faire pendant l’entraînement du modèle ou lors de l’exploration et de l’interprétation de vos données. Pour de plus amples informations, consultez la section Filtres de prédiction avancés.

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 :

docs imageSélectionnez les messages auxquels des libellés ont été attribués.
docs imageSélectionnez 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.

L'image montre le guide de la barre de libellé dans la section Libellés de l'onglet Explorer.

La barre de filtre de libellé et le filtre + Ajouter un libellé vous permettent d'ajouter des combinaisons complexes de filtres d'inclusion et d'exclusion, par exemple, montre-moi les messages avec X et Y prédits, mais pas Z. Pour de plus amples informations sur l'utilisation de ces filtres, consultez la section Filtres de prédiction avancés.

Indicateur d’entraînement de numérotation rouge

  • L'indicateur d'entraînement à numérotation rouge s'affiche pour certains libellés et met en évidence ceux qui nécessitent davantage d'exemples de formation pour la plate-forme afin d'évaluer avec précision les performances du libellé. Pour plus de détails, consultez Examen des 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.
  • Vous devez examiner les messages pour trouver davantage d'exemples d'entraînement.

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.

L'image représente l'affichage normal de l'e-mail pour un e-mail correspondant à l'ordre de tri actuel et/ou aux filtres sélectionnés dans l'onglet Explorer.

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 :

L'image représente la vue partiellement développée du fil de discussion, affichant l'e-mail trié et les parties partielles des autres e-mails du fil de discussion.

Si vous sélectionnez à nouveau l'un des e-mails partiellement développés, ceux-ci se développeront entièrement en tant qu'e-mail trié d'origine :

L'image représente une vue de fil de discussion entièrement développée affichant les trois e-mails complets de ce fil de discussion spécifique.

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