- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- 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
- Gerenciar 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 upload de .CSV
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, entidades 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
- Práticas recomendadas de treinamento e rotulagem de modelos
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Treinamento
- Introdução a "Refinar"
- 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 "Missed label"
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Como melhorar o balanceamento e usar o 'Rebalance'
- Quando parar de treinar seu modelo
- Definição e configuração de suas entidades
- Noções Básicas sobre Entidades
- Quais entidades pré-treinadas estão disponíveis?
- Habilitar, desabilitar, atualizar e criar entidades
- Filtragem de entidades
- Revisar e aplicar entidades
- Validação para entidades
- Melhoria do desempenho de entidade
- Como criar entidades regex personalizadas
- Aplicando rótulos
- Revisão de mensagens
- Pesquisando mensagens
- Edição de rótulos
- Uso de Análise e Monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Perguntas frequentes e mais
Revisão de mensagens
Permissões do usuário necessárias: "Visualizar Origens" E "Revisão e rótulo".
Visão geral
Revisar mensagens não revisadas e aceitar ou rejeitar os rótulos e entidades previstos da plataforma treinam ainda mais o modelo e sua precisão.
Você pode revisar mensagens não revisadas na maioria dos modos de treinamento em Explorar e em Descobrir:
- Cluster (Descoberta)
- Pesquisar (Descoberta e Exploração)
- Recente (Explorar)
- Modo aleatório (Explorar)
- Modo do rótulo (Explorar)
- Ensinar (Explorar)
- Baixa confiança (Explorar)
Certifique-se de aplicar todos os rótulos relevantes em sua taxonomia a cada mensagem. Ao revisar uma mensagem, você não apenas ensina ao modelo quais rótulos se aplicam, mas também quais rótulos não se aplicam. Se você não aplicar todos os rótulos relevantes, você envia um sinal de treinamento negativo para o modelo, o que afetará seu desempenho.
A opacidade de um rótulo indica a confiança da previsão da plataforma para esse rótulo, com uma opacidade maior indicando maior confiança.
Passar o cursor sobre o rótulo abre um modal que mostra a confiança com a qual o modelo previu o rótulo e, se a análise de sentimento estiver habilitada, o sentimento líquido.
- Clicar no rótulo ou no indicador de sentimento (se a análise de sentimento estiver habilitada) fixa o rótulo na mensagem, ou seja, confirma a previsão do modelo para esse rótulo
- Se você quiser mudar o sentimento do rótulo previsto, clique na imagem do rosto que aparece quando você passa o mouse sobre a mensagem
- Se a previsão estiver errada, adicione a correta - isso efetivamente descarta as previsões incorretas
Passar o cursor sobre a entidade abre um modal que mostra a confiança com a qual o modelo previu a entidade.
Aceitar/rejeitar uma entidade
- Clicar em "Confirmar" na entidade (ou clicar na tecla de atalho - que é "1" para confirmar uma entidade) fixa a entidade na mensagem, ou seja, confirma a previsão do modelo desse rótulo
- Clicar em "Descartar" na entidade (ou clicar na tecla de atalho, que é "2" para ignorar uma entidade) informa à plataforma que a entidade prevista está incorreta
- Clicar no botão de mudança de entidade permite que atribuamos uma entidade diferente, caso a entidade prevista esteja incorreta
- No exemplo acima, clicar neste botão exibirá outras entidades em nosso conjunto de dados que podemos atribuir
- Nesse caso, podemos alterar o tipo de entidade de "Data de Cancelamento" para "Início da Política" nesse menu suspenso, o que atribuirá essa entidade
