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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
- 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
- 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
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- Extraction de champ général
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- 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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Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 9 mars 2026
Exporter un ensemble de données
Remarque :
Vous devez avoir attribué le rôle Administrateur de projet IXP en tant qu'utilisateur d'Automation Cloud™, ou l'autorisation Exporter des ensembles de données en tant qu'utilisateur hérité.
Vous pouvez exporter les messages et les prédictions de libellé associées directement à partir de l'interface graphique sous forme de fichier CSV.
Si vous disposez des rôles Administrateur de projet IXP ou Développeur IXP (Automation Cloud) ou Exporter les ensembles de données (héritage), vous pouvez exporter l'ensemble de données complet ou un sous-ensemble en fonction des filtres. Sinon, vous ne pouvez télécharger que la page actuelle des messages dans l'onglet Explorer .
Remarque :
Les fonctionnalités décrites sur cette page sont conçues pour l'exploration de données hors ligne, et non à des fins de transfert ou de migration de données.
Exportation de données de la plate-forme
-
Accédez à l'onglet Explorer .
-
Sélectionnez le bouton Exporter comme indiqué dans l’image suivante :
-
Sélectionnez l'une des options suivantes :
- Seulement cette page : exporte uniquement la page actuelle de messages.
- Tous les messages correspondants : exporte tous les messages qui correspondent aux filtres actuels que vous avez appliqués dans l'onglet Explorer . Par exemple, une période donnée ou une propriété de métadonnées telle qu'un score NPS supérieur à
>8. Si vous appliquez un filtre de libellé, cela fera office d'ordre de tri pour les messages dans le téléchargement au format CSV. Les messages sont triés par le score de confiance du libellé sélectionné qui s'applique à ce message.
-
Une fois que vous avez sélectionné l'option d'exportation, Seulement cette page ou Tous les messages correspondants, la plate-forme se déclenche un téléchargement CSV de vos données.