communications-mining
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- 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 revisadas e não revisadas
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Crie uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações de conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Excluir uma origem
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais 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
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- 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
Importante :
Este conteúdo foi traduzido com auxílio de tradução automática.
Guia do usuário do Communications Mining
Last updated 7 de nov de 2024
Crie uma origem de dados na GUI
Permissões de usuário necessárias: 'Sources admin'.
Observação: se você tiver a permissão de Administrador de origens , você também pode criar uma nova origem ao Criar um novo conjunto de dados.
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.
Observação:
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.
Criar modal de origem
