Communications Mining
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- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
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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
- 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
- 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
Taxonomias
Uma taxonomia é uma coleção de todos os rótulos aplicados às mensagens em um conjunto de dados, estruturados de maneira hierárquica.
Os rótulos são estruturados em uma estrutura de árvore, com rótulos pais (ou raiz) tendo rótulos de ramificação e folha (ou filho) aninhados abaixo deles, conforme mostrado abaixo. Cada nível da hierarquia representa um subconjunto do nível acima.
Instantâneo de uma taxonomia analisando dados de avaliações de hosts
Depois de concluída, a taxonomia deve conter todos os conceitos e intenções que você deseja capturar no conjunto de dados para atender aos seus objetivos específicos.
A taxonomia de um conjunto de dados pode ser visualizada e editada na barra lateral esquerda das páginas Explorar e Relatórios .
