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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
- 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
最終更新日時 2025年10月20日
注: ユーザー インターフェイスで逐語データと呼ばれていた箇所はすべてメッセージに変更されました。
メッセージとは、自由形式のテキスト コミュニケーションの 1 つの単位であり、メール、アンケートへの回答、メモ、チャット、通話の文字起こしなどがあります。メッセージはソースにグループ化されます。
以下の画像に、メッセージがユーザー インターフェイスの [探索] ページにどのように提示されるかの例を示します。
すべてのメッセージにはメタデータが関連付けられています。メタデータは、コミュニケーションや会話とその参加者についての追加情報を提供する構造化データ ポイントで構成されます。
すべてのメッセージには、関連付けられたタイムスタンプが必要です。これは通常、そのメッセージが最初に作成された時刻に対応します。
タイムスタンプに加えて、このプラットフォームでは通常、各メッセージに関連付けられた追加のメタデータも保存されます。以下に、メタデータ フィールドの代表的な例を示します。
- メッセージの参加者の名前と連絡先の詳細
- メールの送信者ドメインと受信者ドメイン
- チャットの会話内のメッセージの数、またはスレッド内のメールの数
- 性別、年齢、国などの人口統計データ。
- インタラクションに対する顧客満足度の定量的な指標 (ネット プロモーター スコア (NPS)、顧客満足度スコア (CSAT) など)
- 通話の場合、プラットフォームが文字起こしに使用した生の音声
- メッセージを別のシステムからインポートする場合、サード パーティの ID (Exchange サーバーからのメール メッセージ ID など)
データセットによっては、メッセージのメタデータに userId などの PII (個人を識別できる情報) が含まれる場合があります。そのため、このようなフィールドを機密としてマークできます。このようなフィールドを機密としてマークすることで、このメタデータを表示するには強化されたユーザー権限が必要になります。
メッセージのメタデータが豊富にあると、[探索] ページと [レポート] ページのどちらでもメタデータ フィールドでフィルター処理できるため、データをプラットフォーム内でより柔軟にトレーニングおよび分析できます。