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- 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
- データをアップロードする
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- Exchange と Azure Application Authentication and Graph の統合
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- UiPath® 公式アクティビティ
- 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
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Communications Mining ガイド
最終更新日時 2026年3月18日
概要
クラスター
タクソノミーの構築を開始するには、これらのクラスターで提示されるデータを確認してアノテーションを行います。この機能により、ラベルを共有できるメッセージの自然なグループを見つけて一度に複数のメッセージにアノテーションを行えるため (また、必要に応じて個々のメッセージにラベルを追加できるため)、モデルをより簡単に素早くトレーニングできます。
![[発見] の保険引受データセットのクラスターの例](https://dev-assets.cms.uipath.com/assets/images/ixp/ixp-example-of-a-cluster-in-discover-from-an-insurance-underwriting-dataset-323534-77258199.webp)
代替検索語句
[発見] を使用して、重要な単語や語句を含むメッセージを検索することもできます。これは、どのクラスターにも出現していないものの特定のラベルを適用すべきであることを示す、関連する共通の語句や表現を知っている場合に便利です。
[発見] は常に有用
大量のトレーニングが完了するか、新しいデータが大量に取り込まれると、[発見] は、新しいクラスターを検索してユーザーに提示します。このように、[発見] は、データ内で注目すべき対象を継続して見つけるための便利な方法として機能します。これは特に、ライブ データ連携を設定している場合にあてはまります。この場合、新しいメッセージが継続的にデータセットに追加され、そこに新しい意図や概念が含まれる可能性があるためです。