communications-mining
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false
- 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
- Create or delete a data source in the 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 de 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 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)
- 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
Importante :
Este conteúdo foi traduzido com auxílio de tradução automática.
Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 20 de dez de 2024
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
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.
- 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 será definido automaticamente como o usuário criador do 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.