- 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
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Mensagens
verbatim(s) alteraram para mensagens.
Uma mensagem é o que chamamos de uma unidade única de comunicação de texto de forma livre; como um email, uma resposta a pesquisa, uma nota ou a transcrição de um chat ou telefonema. As mensagens são agrupadas em origens.
Abaixo encontra-se um exemplo de como uma mensagem é apresentada na página Explorar da interface do usuário.
Metadados da mensagem
Cada mensagem tem metadados associados que consistem em pontos de dados estruturados que fornecem informações adicionais sobre a comunicação ou conversa e seus participantes.
Todas as mensagens precisam ter um carimbo de data/hora associado — que normalmente corresponde à hora em que a mensagem foi criada originalmente.
Além de carimbos de data/hora, a plataforma normalmente armazena metadados adicionais associados a cada mensagem. Exemplos típicos de campos de metadados são:
- Nome e detalhes de contato dos participantes da mensagem
- Domínios de remetente e destinatário para emails
- Número de mensagens em uma conversa de chat ou o número de e-mails em um tópico
- Dados demográficos, como gênero, idade, país etc.
- Uma medida quantificada da satisfação do cliente com a interação, como o Net Developer Pontuação (NPS), a Pontuação de Satisfação do Cliente (CSAT) etc.
- Para chamadas telefônicas, o áudio bruto usado pela plataforma para transcrevê-lo
- IDs de terceiros quando as Mensagens são importadas de outro sistema como, por exemplo, o ID da mensagem de email de um servidor Exchange
Alguns conjuntos de dados podem conter mensagens com PII (informações pessoalmente identificáveis) em seus metadados (por exemplo, `userId`), esses campos podem ser marcados como confidenciais. Marcar esses campos como confidenciais para exibir esses metadados requer permissões de usuário aprimoradas.
Ter metadados de mensagem avançados permite que os usuários tenham maior capacidade de treinar e analisar seus dados dentro da plataforma, pois os usuários podem filtrar por campos de metadados tanto no Explorar quanto em Relatórios.
