- はじめに
- アクセス制御と管理
- ソースとデータセットを管理する
- モデルのトレーニングと保守
- 生成 AI による抽出
- 分析と監視を使用する
- オートメーションと Communications Mining™
- 開発者
- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
- Communications Mining™ でアノテーションの偏りを修正する
- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 対話データ分析 AI としての Communications Mining™ と Google AutoML を比較する
- ライセンス
- よくある質問など

Communications Mining ガイド
このプラットフォームでは、複数の形式の会話データをサポートできます。すなわち、ある人物が別の人物とデジタルによって媒介されるチャネルで会話している場合のデータです。たとえば、メール、ケース管理チケット、チャット、通話の文字起こし、アンケート、レビュー、ケース ノートなどがあります。
このプラットフォームでは、会話の中心的な会話内容が解釈されます。メールでの会話の場合、件名、本文、スレッドはすべて考慮されますが、添付ファイルの内容は考慮されません。このプラットフォームでは、メールに添付ファイルが付いているかどうかと、添付ファイルの名前、ファイルの種類、サイズを識別できます。添付ファイルの名前を UI に表示することができます。また、添付ファイルの名前を、プラットフォームのモデルをトレーニングするテキストの本文の一部として使用できます。
モデルをトレーニングする目的は、データセット全体を可能な限り代表する一連のトレーニング データを作成し、各メッセージに関連するラベルと一般フィールドをプラットフォームが確信を持って正確に予測できるようにすることです。データセット内のラベルと一般フィールドは、本質的にユース ケースの全体的な目的に関連させて、多大なビジネス価値が得られるものにする必要があります。
はい、十分な権限がある場合は、API を使用してプラットフォームにデータを追加するか、CSV のアップロードによってソースにデータを追加できます。
プラットフォーム内のデータの保存は、お客様のニーズに合わせて拡張することができ、許容される使用量は、合意したライセンス条件によって異なります。ライセンスで合意した最大量の範囲内での使用は、完全に許容可能です。最大量を超える場合は協議が必要になり、追加費用が発生する場合があります。
CSV またはプラットフォームの API を使用してプラットフォームからデータをエクスポートできます。この方法の詳しい説明については、 使用ガイド および API ドキュメントをご覧ください。履歴データは自動的には削除されません。古いデータは、Communications Mining™ 管理者が必要に応じて削除できます。
ログインすると、[データセット] ページが表示されます。関連する権限がある場合は、ここで独自のデータセットを作成できます。詳しくは、「データセットを作成する」をご覧ください。