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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
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- Comment les machines apprennent à comprendre les mots : guide d'intégration dans NLP
- Apprentissage basé sur des invites avec des Transformers
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- Modélisation de l'intention hiérarchique profonde non supervisée : obtenir de la valeur sans données d'entraînement
- Correction des biais d’annotation avec Communications Mining™
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- Tout est dans les chiffres : évaluer les performances du modèle avec des métriques
- Pourquoi la validation du modèle est importante
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- Licences
- FAQ et plus encore
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Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 17 avr. 2026
Flux
Remarque :
Vous devez avoir attribué les rôles Observateur IXP ou Analyste IXP et Administrateur de projet IXP en tant qu’utilisateur d’Automation Cloud, ou les autorisations Afficher les sources, Afficher les libellés et Utiliser les flux en tant qu’utilisateur hérité.
La page Flux vous permet de configurer une passerelle automatisée qui ajoute des messages à une file d'attente, à condition qu'ils remplissent certaines conditions de libellé ou de propriété utilisateur. La file d'attente est mise à la disposition des applications en aval via l'API de la plate-forme et constitue un outil utile pour faciliter l'automatisation de bout en bout des processus.
Vous pouvez considérer un flux comme un type de filtre, ce qui vous permet de filtrer les libellés prédits à partir d'un modèle épinglé ainsi que de filtrer les propriétés de l'utilisateur.
Pour de plus amples informations sur la configuration ou la mise à jour d'un flux, consultez la section Sélectionner les seuils de confiance du libellé.