Communications Mining
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- 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
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- 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
- Uso de Análise e Monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 18 de abr de 2024
Fontes
Uma "origem" se refere a uma coleção bruta de mensagens que pode crescer com o tempo. Por exemplo, uma origem pode ser todas as respostas coletadas para uma pesquisa, os e-mails em uma caixa de correio de equipe, as transcrições em um canal de mensagens ou todas as chamadas feitas para um número de telefone.
Origens são adicionadas a conjuntos de dados para construir um modelo para interpretar e estruturar as mensagens dentro delas.
Cada origem pode ser adicionada a até 10 conjuntos de dados diferentes.
É possível adicionar até 20 origens a um conjunto de dados dentro do GUI da plataforma.
Um exemplo de cartão de origem na página Origens
Observação: você só deve adicionar várias fontes a um conjunto de dados se elas forem do tipo semelhante e compartilharem uma finalidade semelhante (por exemplo, capturar feedback do cliente, ou várias caixas de entrada de e-mail que atendem a solicitações semelhantes).
Você pode ver todas as origens em sua conta navegando até a página Fontes.
