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Guia do usuário do Communications Mining

Última atualização 20 de dez de 2024

Práticas recomendadas de design de taxonomia

Elementos-chave da taxonomia

  • Número de rótulos: os conjuntos de dados típicos têm de 50 a 100 rótulos, mas esse número pode variar dependendo dos objetivos para um conjunto de dados. Um caso de uso eficaz pode ter muito menos de 50 rótulos. O sistema impõe um limite de 200 rótulos para um conjunto de dados porque, além desse ponto, a taxonomia se torna muito difícil de gerenciar e treinar, e isso leva a um desempenho reduzido.

  • Nomes de rótulos: os nomes de rótulos devem ser concisos e descritivos porque a funcionalidade Anotação generativa os usa como entrada de treinamento para acelerar e melhorar o processo de treinamento. Você sempre pode editá-los, mas para garantir que sejam exibidos de forma eficaz na interface do usuário da plataforma, um limite de 64 caracteres é definido para qualquer rótulo, incluindo seus níveis de hierarquia.
  • Descrições de rótulos: adicione descrições em idioma natural a seus rótulos porque eles são usadas como entrada de treinamento pela funcionalidade Anotação generativa para treinamento automático. As descrições também ajudam a garantir a consistência das anotações entre treinadores de modelos e fornecem contexto útil para outras pessoas que visualizam o conjunto de dados para fins analíticos.

Estruturação da taxonomia

Recomendamos seguir estas práticas recomendadas para estruturar sua taxonomia corretamente e garantir um alto desempenho do modelo:

  • Alinhar com os objetivos: certifique-se de que cada rótulo atenda a uma finalidade de negócios específica e esteja alinhado aos seus objetivos definidos. Se seu conjunto de dados for destinado à automação, muitos rótulos devem corresponder às solicitações específicas necessárias para o processamento downstream. Se seu conjunto de dados for destinado a análises (ou ambos), inclua rótulos adicionais que cubram conceitos como tipos de problemas, causas raiz e problemas de qualidade do serviço, como mensagens de busca, escalonamentos e disputas.
  • Ser distinto: cada rótulo deve ser específico e não se sobrepor a outros rótulos.
  • Seja específico: evite conceitos amplos, imprecisos ou confusos, pois é mais provável que eles tenham um desempenho ruim e forneçam menos valor para os negócios. Se possível, divida rótulos amplos em vários rótulos distintos. Comece com rótulos específicos, como mais níveis de hierarquia, e mescle-os mais tarde se necessário, em vez de dividir rótulos amplos manualmente.
  • Seja identificável: certifique-se de que cada rótulo seja claramente identificável a partir do texto das mensagens às quais é aplicado.
  • Usar rótulos pai: se você espera ter muitos conceitos semelhantes relacionados a um tópico mais amplo, use um rótulo pai.
  • Usar rótulos filhos:certifique-se de que cada rótulo aninhado sob outro rótulo seja um subconjunto desse rótulo.
  • Limitar os níveis de hierarquia: tente não adicionar mais de quatro níveis de hierarquia, pois o modelo torna-se cada vez mais complexo para treinar.
  • Incluir rótulos não informativos: crie alguns rótulos que não agregam valor, como e-mails de agradecimento, para que você possa dizer à plataforma o que é ou não importante analisar.

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