- 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
- 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
- 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
- A qualquer momento durante o processo de treinamento do modelo, você pode configurar uma nova extração, modificar seu esquema ou adicionar quaisquer campos adicionais ao esquema existente no Explorar.
- Ao configurar suas extrações no Explorar, você pode:
- basear seus campos nos dados de suas mensagens.
- adicionar novos campos às extrações conforme os vê.
- A qualquer momento durante o processo de treinamento do modelo, você pode configurar uma nova extração, modificar seu esquema ou adicionar quaisquer campos adicionais ao esquema existente em Configurações.
- Se você souber quais campos deseja extrair antecipadamente, configure suas extrações em massa, em Configurações.
Para configurar suas extrações, configure seus campos que exigem um nome e um tipo de campo. É recomendável fazer isso no rótulo de nível filho mais baixo.
Seja descritivo e conciso. Escolha nomes de campo que descrevam com precisão os dados que representam. Procure um equilíbrio entre breve e clareza. Dê ao seu campo um nome preciso e descritivo, já que isso dá ao modelo o contexto necessário sobre a função do campo.
Por exemplo, para uma alteração de endereço, se você quiser apenas extrair um novo endereço, é útil ter nomes de campos configurados chamados: novo endereço, nova cidade, novo código postal e nova cidade.
Evite nomes de campo ambíguos. Certifique-se de que os nomes de campos sejam inequívocos e não sejam facilmente confundidos com outros campos ou conceitos em seu projeto. Por exemplo, em vez de usar Valor, use um nome mais específico, como Valor de venda ou Saldo da conta.
Você pode ter campos de extração com o mesmo tipo de campo, mas não para vários campos gerais. Para resolver isso em campos gerais, crie outro tipo de campo com as mesmas configurações para fazer isso.
Um Nome de campo é usado para solicitar o modelo. Se suas extrações não estiverem funcionando conforme o esperado, ajuste seu Nome de campo para ser mais específico ao seu caso de uso. Ajustar o nome do campo pode ajudar no desempenho.
Os nomes de campos a seguir são apenas exemplos; portanto, a forma como você nomeia seus campos depende do caso de uso e do contexto do que você está tentando extrair.
| Use case | Nomes de campo não recomendados | Nomes de campo com melhor desempenho |
|---|---|---|
| Como parte de uma solicitação de alteração de endereço, você deseja extrair os detalhes do novo endereço para inserir em seu sistema a jusante. |
|
|
| Como parte de uma solicitação de envio de infraestrutura, você deseja identificar a análise total de impostos, tanto o valor quanto a taxa de IVA, em cada uma das suas mercadorias para inserir no SAP. |
|
|
| Como parte de uma solicitação de alteração de fatura, você deseja identificar qual era o número da fatura antiga e para o que ele precisa ser alterado, para cancelar a fatura antiga e emitir uma nova. |
|
|
Há dois tipos diferentes de campos que ajudam a facilitar a automação de ponta a ponta:
- Campos gerais
- Campos de extração.
É importante entender os diferentes tipos de campos disponíveis no Communications Mining e quando usar cada um deles.
| Campos gerais | Campos de extração |
|---|---|
Campos gerais são campos que você pode querer extrair, que podem ser encontrados em vários tópicos ou rótulos diferentes em um conjunto de dados.
| Campos de extração são os campos condicionadas e criadas em um rótulo específico. Em outras palavras, ele está vinculado a um rótulo específico que você deseja automatizar.
|
A tabela a seguir captura as principais distinções entre Campos gerais e Campos de extração. Verifique as diferenças porque dois modelos completamente diferentes preveem esses tipos de campo.
| Tipo de campo | Previsto | Revisado em | Sem extensão* vs. Abrangente* | Sobrepor espaços? | Compartilhar tipos de campo entre campos do mesmo tipo | Tipos de dados compatíveis** |
| Campos gerais | Automaticamente em todo o conjunto de dados | Um nível de parágrafo | Apenas abrangendo | Não | Não |
|
| Campos de extração | Apenas sob demanda | Um nível de mensagem (no contexto do rótulo) | Abrangente e abrangendo | Sim | Sim |
|
*Para mais detalhes, consulte CampoSpanful e CamposSpanless.
**Para obter mais detalhes sobre os tipos de dados que cada campo suporta, consulte Configuração de tipos de campo.
Exemplo de campos de extração
Neste exemplo, a plataforma pode identificar os campos de extração relevantes para facilitar a automação de ponta a ponta desses dois rótulos.
Exemplo de Campos Gerais
Neste exemplo, a plataforma não está confiante o suficiente para que um determinado rótulo na taxonomia se aplique a essa mensagem. A plataforma ainda pode extrair certos campos da própria mensagem. Quando você configura os Campos gerais, a plataforma pode capturar esses campos, independentemente de uma previsão de rótulo.
Para configurar ou modificar seus campos Gerais ou campos de Extração por meio da página Explorar , aplique as seguintes etapas:
- Em uma comunicação que contém um rótulo, na qual você deseja definir seu campo de extração no Explorar, selecione Anotar campos.
- Se você configurar um campo de extração, passe o mouse ao lado do nome do rótulo na barra Anotações do campo à direita e selecione Gerenciar campos. Se você configurar um campo Geral, passe o mouse ao lado de Campos gerais e gerencie seus campos lá.
- Selecione Novo campo de extração para adicionar um novo campo de extração. Você pode adicionar mais de um campo.
- Preencha os nomes do campo de extração e o tipo de campo que deseja extrair. Você pode selecionar um tipo de campo existente ou criar um novo se o que você está tentando extrair não estiver configurado.
- Selecione Salvar para salvar os campos de extração.
Para configurar ou modificar seus campos gerais ou campos de extração por meio da página Configurações , aplique as seguintes etapas:
Para configurar campos também por meio do Train , siga estas etapas:
- Vá para Configurações e, em seguida, Taxonomia.
- Para criar um campo de extração, acesse a guia Rótulos e campos .
- No rótulo específico no qual você deseja criar um campo de extração, selecione o menu suspenso. Selecionar o menu suspenso expande a lista de todos os campos em um determinado rótulo.
- Para adicionar um novo campo de extração, selecione Campo de extração na parte inferior.
- Preencha o Nome do campo bem como o Tipo de campo de extração para configurar seu novo campo de extração.
- Para criar um novo campo Geral, acesse a guia Campos gerais . Selecione Novo campo no canto superior direito.
- Preencha o Nome do campo e o Tipo de campo Geral para configurar seus novos campos Gerais.
- Data
- Texto Exato
- Texto Inferido
- Quantia Monetária
- Número
A tabela a seguir detalha quando usar cada tipo de campo:
| Tipos de campo | ||||
| Tipo de dados | Campo geral | Campo de extração | Descrição | Exemplos |
| String | X | X | As strings podem incluir quaisquer caracteres, como letras, números e assim por diante.
Strings também podem ter valores de entrada que estão explicitamente presentes (spanful) na mensagem ou inferidos (spanless). Verifique mais detalhes sobre campos abrangentes. |
|
| Data* | X | X | As datas vêm em formatos não estruturados variáveis e usam o campo de datas pré-treinado pela UiPath®.
|
|
| Número | X | X | As quantidades vêm em formatos não estruturados variáveis e usam o campo de quantidade pré-treinado da UiPath® para interpretar números.
|
|
| Monetário Quantidade* | X | X | As quantidades monetários normalmente vêm em formatos não estruturados variáveis e usam o modelo de quantidade monetário pré-treinado UiPath®.
|
|
| Regex | X | | Se um campo específico sempre precisar ser extraído em um formato específico, as regras podem ser configuradas com RegEx. Para obter mais detalhes, consulte Criação de campos gerais de regex personalizados. |
|
| Modelo | X | | Verifique a lista de modelos compatíveis. |
|
*Dentro da plataforma, quantidades monetários e datas são tipos de campos gerais que são normalizados automaticamente. Para obter mais detalhes sobre a normalização de campo, consulte Formatação de campos gerais.
Campo abrangente
Um campo abrangente é um ponto de dados que é indicado explicitamente no texto, como um ID comercial, Número da apólice.
Campo sem extensão
Um campo estendido é um ponto de dados que pode não estar explicitamente indicado no texto, mas que precisa ser extraído da mensagem (ou seja, pode ser inferido da mensagem). Em outras palavras, o período de texto que você deseja extrair pode não estar necessariamente presente na mensagem.
Ao configurar campos gerais, especifique se o valor de entrada deve estar presente na mensagem ou se ele pode ser inferido a partir da mensagem (ou seja, – precisa ser extraído exatamente como está do texto), ou não.
Alguns exemplos de campos que podem precisar ser variáveis:
- Valores que precisam ser normalizados, como uma data.
- Valores que precisam ser concatenados em diferentes áreas em um email.
- Valores que não estão presentes em nenhum lugar em um email, mas estão implícitos devido à natureza do email
- Valores que abrangem vários parágrafos, linhas ou colunas, ou seja, que não aparecem em um intervalo contínuo.
- Deve estar presente na mensagem - Esta opção é abrangente.
- Inferido da mensagem - Esta opção não se estende.
Como criar um novo tipo de campo
Um tipo de campo é o estado inicial do seu novo campo. Se você não tiver um tipo de campo para usar, aplique as seguintes etapas para configurar um novo tipo de campo. Você pode configurar o novo tipo de campo no menu suspenso ao criar um campo, mas também na própria página do tipo de campo.
- Nome - Dê um nome ao seu campo.
Observação: o nome do tipo de campo não é usado pelo modelo para contexto da mesma forma que os nomes de campo.
- Definir para - Defina se você está configurando um novo tipo de campo para um campo de extração ou um campo geral. Selecione uma das seguintes opções: Campo de extração ou Campo geral.
- Tipo de dados - Ao configurar seus campos gerais ou campos de extração, selecione o tipo de dados específico para o tipo de campo.
Observação: dependendo se você configurou um novo tipo de campo ou campo geral para uma extração, o tipo de dados que você pode configurar pode variar. Configurações adicionais também são aplicáveis, dependendo do tipo de dados que você selecionar.
- Valor de entrada — selecione uma das seguintes opções:
- Deve estar presente na mensagem - O valor deve estar presente como um período contínuo de texto na mensagem.
- Inferido da mensagem – O valor pode ser inferido a partir do contexto na mensagem. Você pode inserir valores e, opcionalmente, anotar evidências na mensagem.
Criação de um novo tipo de campo (guia Configurações)
Você pode configurar um novo tipo de campo na guia Explorar ou na guia Configurações na guia Treinar .
Depois que o tipo de dados tiver sido configurado em um tipo de campo, você não poderá alterá-lo. Selecione o tipo de dados correto ao criar um tipo de campo. Se você não selecionar os dados corretos, precisará excluir o tipo de campo e recriá-lo com o tipo de dados correto.
Você pode configurar um novo tipo de campo para os campos de extração e os campos gerais na guia Configurações .
Para configurar um novo tipo de campo na aba Configurações , siga estas etapas:
- Navegue até a página Configurações .
- Selecione a guia Taxonomia .
- Selecione a guia Tipos de campo .
- Selecione Novo tipo de campo.
- Configure seu novo tipo de campo.
Criação de um novo tipo de campo no Explore
Para configurar um novo tipo de campo, aplique as seguintes etapas:
- Na guia Explorar , selecione Anotar campos.
- Selecione as reticências verticais ao lado dos campos gerais ou dos campos de extração.
- Selecione Gerenciar campos.
Observação: você só pode criar um novo tipo de campo na respectiva seção dos campos de extração.
- Na seção Gerenciar campos , selecione o menu suspenso do tipo de campo.
- Selecione Novo tipo de campo e configure seu tipo de campo.
- Visão geral da configuração de campos de extração
- Página de exploração
- Página de configurações
- Página de treinamento
- Orientação geral
- Prática recomendada para nome de campo
- Campos de extração gerais vs.
- Exemplo de campos de extração
- Exemplo de Campos Gerais
- Configurando campos no Explore
- Como configurar campos nas Configurações
- Configuração de tipos de campo
- Campo abrangente
- Campo sem extensão
- Como criar um novo tipo de campo
- Criação de um novo tipo de campo (guia Configurações)
- Criação de um novo tipo de campo no Explore