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 anotadas e não anotadas
- Campos de extração
- 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 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
- 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)
- 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
Criar um conjunto de dados
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Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 10 de fev de 2025
Criar um conjunto de dados
Permissões de usuário necessárias: "Modify datasets".
Para criar um novo conjunto de dados:
Acesse a página Conjuntos de dados e selecione Novo conjunto de dados , que revela um modal para criar o novo conjunto de dados.
Novo modal de conjunto de dados
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Preencha o formulário com todas as informações relevantes e, depois, selecione Próximo para avançar por cada etapa:
- Adicione o título no campo Nome do conjunto de dados para fornecer mais informações sobre o conjunto de dados que você criar.
- Dê ao conjunto de dados um nome descritivo no campo Nome da API usando hífens em vez de espaços. Por exemplo, zendesk-cs-chats.
- No menu suspenso, selecione o projeto em que o conjunto de dados deve estar. Você pode atribuir o conjunto de dados a qualquer um dos projetos dos quais você é membro.
- Use o botão de alternância para habilitar ou desabilitar a opção Usar funcionalidades de IA generativas . As funcionalidades fornecem capacidades de tempo de design e runtime, que usam modelos de IA generativos de terceiros. Elas melhoram significativamente o tempo para avaliação com funcionalidades como Anotação generativa.
Se você usar o modo de extração generativa de visualização, isso usará um LLM de terceiros e requer que você ative a alternância para Usar modelo de extração generativa de visualização.
Observação: para desabilitar LLMs de terceiros, certifique-se de desativar a alternância Usar funcionalidades de IA generativa para um conjunto de dados. - Selecione uma origem Existente na lista suspensa ou adicione uma nova. Para adicionar uma nova fonte de dados:
- Marque o botão de rádio Nova origem .
- Insira o Nome da origem e o Nome da API. Não é possível alterar o nome da API após adicioná-lo.
-
Observação: você pode adicionar uma nova origem somente se tiver a permissão de administrador de origem .
-
Observação: se você tiver a permissão de Administrador de Tenant , poderá criar um novo projeto.Selecione a opção Criar novo na lista suspensa:
- Adicione o título e o nome da API do novo projeto e, em seguida, selecione Salvar.
Observação:
- Após adicionar um novo projeto, você é automaticamente definido como o usuário localizado no projeto. Essa terminologia será alterada em breve para proprietário do projeto, e você terá todas as permissões nesse projeto.
- Definir os idiomas do modelo
- Confirme o idioma do modelo, ou seja Inglês que corresponda ao idioma dos seus dados. Se você selecionar um modelo multilíngue, consulte a página Origens e conjuntos de dados multilíngues para obter mais detalhes.
- Definir rótulosEscolha um conjunto de dados selecionando a opção Importar de um conjunto de dados na lista suspensa Importar rótulos . Isso copia rótulos e descrições apenas de um conjunto de dados existente. Para copiar um conjunto de dados inteiro, selecione Duplicar na página Conjuntos de dados .
- Adicionar Configurações Adicionais
- Adicione quaisquer rótulos pré-treinados ao seu conjunto de dados. Alguns exemplos podem incluir coletor, urgente, fora do escritório etc. Você não precisa habilitar nenhum durante a criação do conjunto de dados e sempre pode habilitá-los posteriormente na página Configurações do conjunto de dados.
- Definir o sentimento e os idiomas do conjunto de dados:
- Habilitar ou desabilitar a análise de sentimento — com a análise de sentimento habilitada, cada rótulo na taxonomia tem um sentimento positivo ou negativo associado, acesse a página Como habilitar o sentimento em um conjunto de dados , para entender por que você o habilitaria ou não.
Selecione Criar para criar o conjunto de dados.
Observação:
- É possível adicionar até 20 origens individuais a um conjunto de dados no GUI.
- As origens podem estar em um projeto diferente de um conjunto de dados. Desde que os usuários tenham as permissões apropriadas em cada projeto, eles poderão ver as mensagens e fazer anotações normalmente.
- Se houver várias fontes em um conjunto de dados, elas devem compartilhar um propósito semelhante para sua análise.