- 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
- 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
- Comprendre les exigences de données
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Entraînement à l'aide de clusters
- Entraînement à l'aide de la recherche
- 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
- 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
- Extraction de champ général
- Intégration avec Exchange auto-hébergée
- 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

Guide de l’utilisateur de Communications Mining
- Autorisations requises pour les utilisateurs d’Automation Cloud :
- Source : lire pour afficher les messages.
- Ensemble de données : lire pour afficher les libellés.
- Ensemble de données : révision pour appliquer les libellés.
- Autorisations requises pour les utilisateurs hérités :
- Affichez les sources pour afficher les messages.
- Afficher les libellés pour afficher les libellés.
- Examinez et annotez pour appliquer les libellés.
Une fois vos données sur la plate-forme, la plate-forme regroupera et affichera 30 groupes de communications (messages) qu'il estime partager des concepts ou des intentions similaires. L'objectif de cette partie du processus d'entraînement est de parcourir chacun de ces clusters et d'annoter les données présentées dans chacun d'eux.
Ce processus rend l'entraînement du modèle plus facile et plus rapide pour commencer, car vous pouvez ajouter des libellés à plusieurs messages similaires à la fois, ainsi qu'ajouter ou supprimer des libellés à des messages individuels, selon vos besoins.
- Ne passez pas trop longtemps à réfléchir au nom du libellé. Vous pouvez renommer un libellé à tout moment pendant le processus d'entraînement.
- Soyez aussi spécifique que possible lorsque vous nommez un libellé et conservez la taxonomie aussi contenue que possible, ce qui signifie que vous ne devez pas ajouter trop de libellés enfants. Il est préférable d'être aussi spécifique que possible avec votre nom de libellé au début, car vous pourrez toujours modifier et restructurer la hiérarchie ultérieurement. À ce stade, vous devez ajouter autant de libellés que possible à un message afin de toujours y revenir et les supprimer ultérieurement, ce qui est plus rapide et plus facile que de développer un libellé existant.
- Il est plus facile de créer une taxonomie plus spécifique et plus précise dans la première instance. Si la taxonomie est trop détaillée, il est facile de modifier et d'affiner votre taxonomie ultérieurement. Cela signifie qu'il faut en ajouter plus plutôt qu'un moins de libellés et de sous-libellés.
- Il est préférable de commencer par des libellés dans une hiérarchie plate, ce qui signifie de ne pas ajouter trop de sous-libellés. Vous pourrez toujours restructurer la taxonomie vers une structure plus hiérarchique ultérieurement.
- Chaque message peut avoir plusieurs libellés attribués. Assurez-vous d'appliquer tous les libellés pertinents, sinon vous apprenez au modèle à ne pas l'associer au libellé que vous avez omis.
- Il est préférable de prendre le temps d'annoter attentivement maintenant, afin que la machine puisse rapidement et précisément prévoir les libellés à l'avenir.
- Tous les clusters n'auront pas toujours des intentions similaires, et vous pouvez poursuivre s'ils sont tous différents.
Lorsque vous créez d'abord un jeu de données, il est possible que la page Découvrir soit vide, comme illustré dans l'image suivante. Cela peut se produire lorsque les algorithmes de la plateforme sont occupés à travailler en arrière-plan afin de regrouper vos messages en clusters. Selon le nombre de messages dans la source de données, le traitement peut prendre quelques heures.
Vous pouvez trouver dans l'image suivante la disposition de Découvrir, ainsi qu'un exemple de cluster. Dans l’image, la plate-forme a détecté que ces messages partagent le thème commun du confort des chambre d’hôtel :
Mise en page expliquée :
A– activez le bouton pour basculer entre le mode de cluster et de recherche .B: menu déroulant qui vous permet de basculer entre différents clusters.C: bouton pour appliquer un libellé à tous les messages affichés sur la page.D: l'un des 6 messages indiqués à partir du numéro de cluster 7, où chaque cluster contient 12 messages.E: bouton pour appliquer un libellé à un message individuel.F– menu déroulant pour ajuster le nombre de messages affichés sur la page, entre 6 et 12.G- Boutons pour ajuster et inverser la sélection de messages sur la page.H: bouton pour désélectionner un message afin de l'exclure des libellés ajoutés en masse.
Comme illustré dans l'image suivante, l'option Découvrir met en surbrillance les parties d'un message qui contribuent le plus à ce message inclus dans le cluster, vous aidant à identifier plus rapidement les thèmes communs :
- Les lignes plus sombres indiquent les parties les plus importantes de la période. Survolez-les avec la souris pour plus de détails.
- Les lignes de couleur plus claire indiquent une contribution moyenne et légèrement plus faible au cluster.
- Examiner chaque message dans le cluster
- Si vous pensez qu'il existe un libellé qui s'applique à tous les messages de la page, sélectionnez Ajouter un libellé.
- Saisissez le nom du libellé, puis appuyez sur Entrée ou sélectionnez le bouton représentant une épingle. Le bouton d'épinglage vous permet d'ajouter plusieurs libellés à la fois, si vous saisissez le nom d'un autre libellé et que vous sélectionnez à nouveau le bouton d'épinglage.
4. Sélectionnez Appliquer les libellés pour attribuer les libellés aux messages. Les libellés attribués apparaissent sur chaque carte de message de la page Découvrir .
Vous pouvez également ajouter un libellé à des messages individuels en sélectionnant Ajouter un libellé + sur une carte de message.
Si vous souhaitez ajouter un libellé à un groupe de messages sur la page, mais que vous souhaitez en exclure un ou plusieurs, vous pouvez les désélectionner à l'aide du bouton bascule. Vérifiez la surbrillance A dans l'image suivante. Vous pouvez ensuite inverser la sélection, ou désélectionner ou sélectionner tout ce processus à l’aide des boutons en surbrillance B de l’image suivante.
- A : affichez différentes pages du même cluster en sélectionnant les numéros de page ou les flèches.
- B : ajustez le nombre de messages par page à l'aide de la liste déroulante Par page .
- C : Une fois le cluster annoté, continuez avec un nouveau cluster à l’aide de la liste déroulante Cluster # .
Le modèle vous présentera 30 groupes. Assurez-vous de les parcourir afin de créer une base solide pour la phase d'exploration . Cependant, si un cluster n'est pas pertinent pour vous, ignorez-le.