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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 des 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
- Entraînement des données de chat et d'appels
- 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
- Intégration avec l'utilisateur du service Azure
- Intégration avec l'authentification d'application Azure
- Intégration d’Exchange avec l’authentification et le graphique d’application Azure
- Récupérer des données pour Tableau avec Python
- Intégration d'Elasticsearch
- Intégration avec Exchange auto-hébergée
- Infrastructure d’automatisation UiPath®
- Activités UiPath® Marketplace
- 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
Guide de l’utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 11 août 2025
La plate-forme est constituée des principaux menus de navigation suivants :
- La page Administration .
- La barre de navigation.
Remarque : La barre de navigation ne devient visible que lorsque vous sélectionnez un ensemble de données sur la page Ensembles de données .
Sur la page Administration , vous pouvez accéder aux onglets suivants :
- Gérer l'accès : accède à la page Projets , sur laquelle vous pouvez créer un nouveau projet ou ajouter un utilisateur à un projet existant.
- Mon compte : vous permet d'afficher les détails de votre compte, y compris les autorisations dont vous disposez pour chaque projet, et d'accéder à votre jeton d'API.
- Maintenance : permet de gérer les quotas par locataire pour Communications Mining, ainsi que le processus d'obsolescence de la version du modèle.
- Sources : permet de créer ou de mettre à jour des sources pour votre projet.
- Intégrations : permet de créer et de gérer des intégrations.
- Centre d’alertes : fournit des capacités d’alerte en temps réel, afin que vous puissiez définir les problèmes qui ont un impact sur vos clients, vos processus et la qualité du service.
Remarque : vous devez avoir attribué l'autorisation Source - Lecture en tant qu'utilisateur d'Automation Cloud, ou l'autorisation Afficher les sources en tant qu'utilisateur hérité.
Une fois que vous avez sélectionné un ensemble de données, la barre de navigation devient visible et vous pouvez accéder aux onglets suivants :
- Entraîner : offre une expérience d'entraînement de libellé entièrement guidée aux utilisateurs.
- Découvrir : utilisez l'apprentissage et la recherche non supervisés pour découvrir de nouveaux libellés.
- Explorer : explorez les messages d'un ensemble de données, appliquez des libellés et des champs, et modifiez votre taxonomie.
- Validation : inspectez et surveillez les statistiques de précision du modèle.
- Rapports : rapports et graphiques détaillés et consultables.
- Modèles : affichez, épinglez ou restaurez les versions du modèle.
- Flux : afficher, créer et modifier des flux.
- Paramètres : les paramètres généraux de l’ensemble de données, les configurations de libellé et de champ général, ainsi que les statistiques de l’ensemble de données.
For more details on each of these tabs, check the following resources: Train, Discover, Explore, Validation, Reports, Models, Streams, and Settings.
Pour modifier le jeu de données que vous visualisez, appliquez l'une des options suivantes :
- Sélectionnez le logo UiPath® IXP pour revenir à la page Jeux de données .
- Sélectionnez le menu déroulant dans le nom de l'ensemble de données.
Dans le menu d'aide, accessible via l'icône en forme de point d'interrogation
? , vous pouvez accéder à un certain nombre de ressources utiles, notamment :
- Documentation de Communications Mining : permet d'accéder à la documentation officielle de Communications Mining.
- Forum de la communauté : accède au forum de la communauté UiPath®.
- UiPath® Academy : accédez à l’Académie UiPath.
- Tutoriels YouTube : accède aux tutoriels vidéo UiPath.
- Notes de publication : permet d'accéder aux notes de version du produit UiPath.
- Assistance : accède à la documentation et aux guides du produit UiPath.
- Téléchargements : permet d'accéder à des ressources UiPath téléchargeables.
