- 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
- 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
Origens e conjuntos de dados multilíngues
O Communications Mining™ suporta fontes e conjuntos de dados multilíngues . Isso significa que os modelos podem entender origens que contêm vários idiomas diferentes compatíveis, sem ter que efetivamente traduzi-los.
Os idiomas que estão atualmente em Disponibilidade geral dentro de origens e conjuntos de dados multilíngues são: inglês, francês, alemão, espanhol, italiano, português, holandês e japonês.
Se os usuários trabalham e fazem negócios em vários idiomas suportados pela plataforma, eles podem treinar mensagens nesses idiomas, em vez de traduzir tudo para um único idioma.
Considerações importantes ao procurar usar origens e conjuntos de dados multilíngues:
- Se um conjunto de dados for multilíngue, os usuários não poderão ver as traduções de nenhuma mensagem (como fornecido para conjuntos de dados traduzidos), portanto, eles precisarão entender todos os idiomas no conjunto de dados para treinar efetivamente seu modelo
- Compreender vários idiomas é um problema de aprendizado de máquina mais complexo do que entender um único idioma, portanto, esses conjuntos de dados podem sofrer uma pequena queda no desempenho em comparação com conjuntos de dados em um único idioma
- A plataforma só será capaz de entender o idioma de um dos idiomas compatíveis listados acima. Se houver outros idiomas presentes no conjunto de dados, marcar essas mensagens com rótulos usados em mensagens em idiomas compatíveis vai confundir a plataforma. É melhor anotá-los como seus próprios rótulos específicos que capturam o idioma como um rótulo, mas a plataforma não será capaz de interpretar as especificidades do idioma não suportado
Como criar origens e conjuntos de dados multilíngue?
Para origem de dados e conjuntos de dados, a família de idiomas é selecionada quando são criados e não pode ser alterada depois de o serem.
Basta selecionar multilíngue no menu suspenso da família de idiomas na origem da criação ou na janela restrita do conjunto de dados (é normalmente a última configuração a selecionar).
Para obter mais detalhes sobre como criar uma origem na interface gráfica, consulte a página Criar uma origem de dados no GUI .
Para obter mais detalhes sobre como criar um conjunto de dados, consulte a página Criar um novo conjunto de dados .
- English
- Holandês
- Francês
- Alemão
- Italiano
- Japonês
- Português
- Espanhol
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Uma grande lista de idiomas adicionais é suportada em Pré-visualização, o que significa que trabalharemos para ajustá-los ao longo do tempo quando você começar a usá-los. Uma grande proporção desses idiomas terá um ótimo desempenho e exigirá pouco ou nenhum ajuste fino por nossas equipes para alcançar um alto desempenho.
- Africâner
- Albanês
- Amálico
- Árabe
- Armênio
- Assamês
- Azeri
- Basco
- Bielorrusso
- Bengalês
- Bengalês (romanizado)
- Bósnio
- Bretão
- Búlgaro
- Birmanês
- Birmanês
- Catalão
- Chinês (Simplificado)
- Chinês (Tradicional)
- Croata
- Checo
- Dinamarquês
- esperanto
- Estoniano
- Filipino
- Finlandês
- Galego
- Georgiano
- Grego
- Gujarati
- Hauçá
- Hebraico
- Hindi
- Hindi (romanizado)
- Húngaro
- Islandês
- Indonésio
- Irlandês
- Javanês
- Canarês
- Cazaque
- Action Center
- Coreano
- Curdo (Kurmanji)
- Quirguiz
- Laos
- Latim
- Letão
- Lituano
- Macedônio
- Malgaxe
- Malaio
- Malaiala
- Marata
- Mongol
- Nepalês
- Norueguês
- Oriá
- Oromo
- Pashto
- Persa
- Polonês
- Punjabi
- Romeno
- Russo
- Sânscrito
- Gaélico Escocês
- Sérvio
- Sindi
- Sinhala
- Eslovaco
- Esloveno
- somali
- Sundanês
- Suaíli
- Sueco
- Alemão Suíço
- Tamil
- Tâmil (romanizado)
- Telugu
- Télugo (romanizado)
- Tailandês
- Turco
- Ucraniano
- Urdu
- Urdu (romanizado)
- Uigure
- Usbeque
- Vietnamita
- Galês
- Frísico ocidental
- xhosa
- iídiche