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Guia do usuário do Communications Mining

Última atualização 23 de abr de 2026

Download em lote

A CLI permite que você baixe comentários e previsões em lote. Isso é mais útil para importar o script para ferramentas de análise que não exigem uma conexão ao vivo.

Observação:

Esta seção pressupõe que você já tenha instalado e configurado a CLI.

Como baixar comentários com previsões

O comando a seguir baixará todos os comentários e previsões na origem e no conjunto de dados especificados. Observe que o nome do conjunto de dados e o nome de origem devem ser prefixados pelo nome do projeto em que estão. Se o conjunto de dados contiver várias origens, é necessário emitir esse comando para cada origem para baixar todos os comentários no conjunto de dados.

re get comments project/source-name --dataset project/dataset-name --predictions=true -f output.jsonl
re get comments project/source-name --dataset project/dataset-name --predictions=true -f output.jsonl

Qual versão do modelo a CLI usa para obter previsões?

A CLI baixará as últimas previsões computadas disponíveis. Essas são as mesmas previsões exibidas na interface gráfica.

Importante:

Se você precisar de previsões de uma versão de modelo específica, considere usar osstreams ou as rotas de API de previsão .

Processando dados

Observação:

Igual à API, a CLI retorna rótulos previstos com pontuações de confiança. Para processar corretamente as pontuações de confiança, certifique-se de verificar as seções Usando rótulos em automação e Usando rótulos em Análise da documentação de Rótulos.

A CLI retorna dados no formato JSONL (também chamado de JSON delimitado por nova linha), onde cada linha é um valor JSON. Muitas ferramentas conseguem processar arquivos JSONL prontos para uso. Entre em contato com o suporte se tiver alguma dúvida.

Cada linha do arquivo JSONL terá o seguinte formato:

{
  "comment": {...},
  "annotating": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}
{
  "comment": {...},
  "annotating": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}
Nome do campoDescription
commentObjeto Comment no formato descrito Comments.
annotating.assignedLista de rótulos atribuídos, no formato descrito Rótulos.
entities.assignedLista de entidades atribuídas, no formato descrito Campos gerais.
annotating.predictedLista de rótulos previstos, no formato descrito Rótulos.
entities.predictedLista de entidades previstas, no formato descrito Campos gerais.

Observe que o campo annotating ou entities podem estar ausentes completamente se o comentário não tiver rótulos ou entidades atribuídos nem previstos.

O seguinte é um comentário de exemplo com previsões baixadas de um conjunto de dados da vida real.

{
  "comment": {
    "id": "1234abcd",
    "uid": "5678ef.1234abdc",
    "timestamp": "2021-02-01T00:00:00Z",
    "messages": [
      {
        "body": {
          "text": "The hot chocolate biscuit on arrival raised my expectations"
        }
      }
    ],
    "user_properties": {
      "string:Question": "What did you like about your stay",
      "number:Reviewer Score": 5.4,
      "number:Average Score": 8.4,
      "number:Reviewer Total Number Of Reviews": 1,
      "string:Hotel Name": "DoubleTree by Hilton London Victoria"
    },
    "created_at": "2021-02-01T00:00:00Z"
  },
  "annotating": {
    "predicted": [
      {
        "name": "Refreshments",
        "sentiment": 0.3598046874571062,
        "probability": 0.54764723591506481
      },
      {
        "name": "Property",
        "sentiment": 0.6684685489411859,
        "probability": 0.417815982922911644
      }
    ]
  }
}
{
  "comment": {
    "id": "1234abcd",
    "uid": "5678ef.1234abdc",
    "timestamp": "2021-02-01T00:00:00Z",
    "messages": [
      {
        "body": {
          "text": "The hot chocolate biscuit on arrival raised my expectations"
        }
      }
    ],
    "user_properties": {
      "string:Question": "What did you like about your stay",
      "number:Reviewer Score": 5.4,
      "number:Average Score": 8.4,
      "number:Reviewer Total Number Of Reviews": 1,
      "string:Hotel Name": "DoubleTree by Hilton London Victoria"
    },
    "created_at": "2021-02-01T00:00:00Z"
  },
  "annotating": {
    "predicted": [
      {
        "name": "Refreshments",
        "sentiment": 0.3598046874571062,
        "probability": 0.54764723591506481
      },
      {
        "name": "Property",
        "sentiment": 0.6684685489411859,
        "probability": 0.417815982922911644
      }
    ]
  }
}
  • Como baixar comentários com previsões
  • Processando dados

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