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)
- Status do 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 19 de nov de 2024
Exportar um conjunto de dados
Permissões de usuário necessárias: "Exportar conjuntos de dados" (para exportação completa).
Um usuário pode exportar as mensagens e previsões de rótulos associadas diretamente do GUI como um arquivo CSV. Se eles tiverem a permissão “Exportar conjuntos de dados”, poderão exportar todo o conjunto de dados (ou um subconjunto com base em filtros). Se não tiverem, eles só poderão baixar a página atual de mensagens no Explorar.
Para exportar dados da plataforma:
- Navegue até Explorar e clique no botão Exportar ao lado do seletor de modo no canto superior direito da página (conforme mostrado abaixo)
- Isso lhe dará a opção de exportar apenas a página atual de mensagens no Explore ou todas as mensagens que correspondam aos filtros atuais aplicados no Explore (por exemplo, um determinado período de tempo ou uma propriedade de metadados como pontuação de NPS > 8)
- Se você aplicar um filtro de rótulo, ele funcionará como uma ordem de classificação para as mensagens do download do *.csv, ordenadas pela pontuação de confiança do rótulo selecionado aplicado àquela mensagem
- Depois de selecionar "Apenas esta página" ou "Todas as mensagens correspondentes", será feito o download de um arquivo *.csv dos seus dados
Lista suspensa Exportar conjunto de dados
