- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais (anteriormente entidades)
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens anotadas e não anotadas
- Campos de extração
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Controle de acesso e administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Crie ou exclua uma fonte de dados no GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações do conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulos e práticas recomendadas
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Compreensão dos requisitos de dados
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- 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 Perda de rótulo
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Melhorando o balanceamento e usando o Rebalanceamento
- Quando parar de treinar seu modelo
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Crie ou exclua uma fonte de dados no GUI
Permissões de usuário necessárias: 'Sources admin'.
A criação de uma origem no GUI configura basicamente uma origem vazia com propriedades definidas (conforme mostrado abaixo), para a qual os dados podem ser carregados por meio da API. A configuração dessa origem também pode ser feita por meio da API (consulte aqui). No entanto, esse método pode ser mais fácil para usuários não técnicos definirem facilmente suas propriedades de origem, antes que um usuário técnico carregue os dados.
Isso não abrange como carregar dados para uma origem por meio da API. Para obter detalhes sobre isso, consulte a seção relevante dos documentos da API aqui.
Para criar uma origem de dados no GUI:
- Navegue até a página "Origens" no console de administração
- Selecione o botão "Nova origem" na parte superior da página
- Preencha as propriedades de origem necessárias, que incluem:
- Projeto de origem
- Nome da origem
- Título de origem
- Descrição da origem
- Propriedades confidenciais (que exigem a permissão de Exibir dados confidenciais para exibição)
- Idioma
- Tradução habilitada ou desabilitada (necessária para Criar fontes traduzidas de permissão)
- Selecione Criar origem.
Para excluir uma fonte de dados, vá para o Console de administração, escolha a página Origens e selecione o ícone da lixeira na origem que você deseja remover. Você precisa digitar o nome da origem para confirmar a exclusão.
