Communications Mining
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- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, entidades e metadados
- Hierarquia de rótulo e práticas recomendadas
- Definição dos seus objetivos de taxonomia
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Criação da sua estrutura taxonômica
- Práticas recomendadas de design de taxonomia
- Importando sua taxonomia
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Entendendo o status do seu conjunto de dados
- Práticas recomendadas de treinamento e rotulagem de modelos
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução a "Refinar"
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como funciona a Validação?
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Por que um rótulo pode ter uma precisão média baixa?
- Treinamento usando "Check label" e "Missed label"
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Como melhorar o balanceamento e usar o 'Rebalance'
- Quando parar de treinar seu modelo
- Definição e configuração de suas entidades
- Noções Básicas sobre Entidades
- Quais entidades pré-treinadas estão disponíveis?
- Habilitar, desabilitar, atualizar e criar entidades
- Filtragem de entidades
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- Melhoria do desempenho de entidade
- Como criar entidades regex personalizadas
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Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 18 de abr de 2024
Clusters
Clusters são grupos de mensagens semelhantes que a plataforma agrupa usando aprendizado não supervisionado e exibidas na página Descobrir .
A plataforma apresenta 30 clusters por vez no Discover, cada um contendo 12 mensagens. A plataforma sublinha as palavras ou frases que contribuem fortemente para a mensagem sendo incluída nesse cluster.
As mensagens em cada cluster são agrupadas de acordo com o que a plataforma acredita que são temas com intenções ou conceitos semelhantes.
Revisar e rotular mensagens dentro desses clusters é normalmente o primeiro estágio no processo de treinamento do modelo.
Um cluster de exemplo de uma caixa de correio de assinatura de seguro no Discover
