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
- 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
- Aplicando rótulos
- Revisão de mensagens
- Pesquisando mensagens
- Edição de rótulos
- 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
Última atualização 20 de dez de 2024
Pesquisando mensagens
Permissões de usuário necessárias: "View Sources" E "View Labels".
Você pode usar a pesquisa em Explorar ou Descubra (alternando do modo de cluster através do menu suspenso) para pesquisar mensagens que contenham termos ou frases específicas. A plataforma destaca as ocorrências de seus termos de pesquisa dentro das mensagens (conforme mostrado abaixo).
Pesquisar em Explorar vs. Descoberta
- A principal diferença entre pesquisar nos Explorar e Explorar é que no Explorar você pode anotar resultados de pesquisa em massa (assim como anota clusters), já no Explorar você os anota individualmente
- Entretanto, ao contrário do Descubra, o Explorar retorna um número total aproximado de mensagens que correspondem ao seu termo de pesquisa (conforme mostrado abaixo). Isso pode ser muito útil ao tentar avaliar quantos exemplos podem haver em seu conjunto de dados antes de criar um rótulo, se houver termos muito ligados ao conceito do rótulo
Exemplo de consulta de pesquisa no Explore
Exemplo de consulta de pesquisa no Discover
