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- Introdução
- Configurando sua conta
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia do rótulo e sentimento do rótulo)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens anotadas e não anotadas
- Campos de extração
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Controle de acesso e administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Criando ou excluindo uma origem de dados na GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Criação de um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Como corrigir as configurações do conjunto de dados
- Excluindo uma mensagem
- Exclusão de um conjunto de dados
- Exportação de um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulos e práticas recomendadas
- Comparação de casos de uso de análise e automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação generativa
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Dados de chamadas e chat de treinamento
- Compreensão dos requisitos de dados
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como a validação funciona
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Motivos para baixa precisão média do rótulo
- 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™
- Desenvolvedor
- Carregamento de dados
- Baixando dados
- Integração do Exchange com usuário do serviço do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de Aplicativo do Azure
- Integração do Exchange com Autenticação de aplicativo e gráfico do Azure
- Como buscar dados para o Tableau com o Python
- Integração do Elasticsearch
- Extração de campo geral
- Integração auto-hospedada do Exchange
- Framework de automação da UiPath®
- Atividades oficiais da UiPath®
- Como as máquinas aprendem a entender as palavras: um guia para incorporações ao NLP
- Aprendizado baseado em solicitação com Transformers
- Efficient Transformers II: extração de conhecimento e ajustes finos
- Transformers eficientes I: mecanismos de atenção
- Modelagem de intenção hierárquica profunda não supervisionada: obtenção de valor sem dados de treinamento
- Corrigindo viés de anotação com o Communications Mining™
- Aprendizado ativo: melhores modelos de ML em menos tempo
- Está tudo nos números - avaliando o desempenho do modelo com métricas
- Por que a validação de modelos é importante
- Comparação do Communications Mining™ e do Google AutoML para inteligência de dados de conversa
- Licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Última atualização 7 de out de 2025
Observação: você deve ter atribuído as permissões Origem — Leitura e Conjunto de dados — Revisão como um usuário do Automation Cloud, ou as permissões Visualizar origens e Revisão e anotação como um usuário legado.
- Navegue até as guias Descobrir ou Explorar .
- Selecione Adicionar rótulo + ou o sinal de mais
+para mensagens que possuem previsões, para que a mensagem selecione rótulos criados anteriormente dentro dessa taxonomia ou use a caixa de texto para criar novos rótulos. - Insira o nome do rótulo.
- Pressione Enter ou selecione o ícone de marca de verificação para aplicar o rótulo. Se a análise de sentimento estiver habilitada, selecione um dos ícones para aplicar o rótulo com uma opinião positiva ou negativa.
Observação: o formato da estrutura do rótulo deve ser um dos seguintes:
- [Rótulo Pai/Raiz Autônomo]
- [Rótulo Pai/Raiz] > [Rótulo Folha]
- [Rótulo Pai/Raiz] > [Rótulo da Ramificação] > [Rótulo Folha]
Não é recomendável ter mais de três níveis em uma hierarquia de rótulos, pois torna-se cada vez mais complexo para os usuários treinarem. Em certos casos, isso pode ser necessário, mas não deve ser considerado uma prática recomendada.
A aplicação de rótulos a grupos de mensagens pode acelerar massivamente o processo de anotação:
- Navegue até Discover, onde você pode usar a funcionalidade Cluster ou Pesquisar .
- Selecione o botão Adicionar rótulo + para adicionar rótulos criados anteriormente ou selecione a caixa de texto para criar novos rótulos.
- Adicione quantos rótulos forem necessários para anotar completamente as mensagens.
- Quando você tiver anotado totalmente as mensagens, selecione Aplicar rótulos para aplicar esses rótulos às mensagens selecionadas.
Observação: todas as mensagens serão selecionadas automaticamente. Selecionar o botão de alternância em uma mensagem a desmarcará.
Na mesma página, você também pode encontrar os seguintes botões:
| Ocultar Rótulo
| Oculte os rótulos aplicados atualmente às mensagens exibidas. |
| Inverter seleção | Inverta sua seleção para que as mensagens selecionadas fiquem desmarcadas, e vice-versa. |
| Marcar ou desmarcar mensagens
| Desmarque ou selecione todas as mensagens. |
