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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
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining™
- Desenvolvedor
- 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
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- Framework de automação da UiPath®
- Atividades do UiPath® Marketplace
- 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 11 de ago de 2025
Para garantir que o modelo retorne as previsões mais relevantes, você deve definir sua taxonomia corretamente para cada conjunto de dados. Essa é uma etapa crítica no processo de extração generativa, porque o aprendizado e as previsões do modelo são baseados nos detalhes que você define anteriormente.
Primeiro, defina sua taxonomia da seguinte forma:
- Faça login no Communications Mining™ para acessar a página conjuntos de dados.
- Selecione Novo conjunto de dados para criar um novo conjunto de dados e preencha os campos necessários. Para obter mais detalhes, consulte Criar um novo conjunto de dados.
- Selecione Avançar.
- Na etapa Definir rótulo , selecione Adicionar rótulo.
- Defina e estruture o rótulo corretamente e forneça uma descrição clara do que ele deve consistir.
Por exemplo, você pode adicionar rótulos individuais, sem uma estrutura, como Rótulo 1, Rótulo 2 ou pode criar uma hierarquia com a estrutura
Parent label > Branch label > Child label. Essa hierarquia de rótulos representa a taxonomia desse conjunto de dados específico. Para obter mais detalhes, consulte Hierarquia de rótulo. - Selecione Criar.
Observação: para visualizar ou editar a taxonomia de um conjunto de dados, no painel lateral das guias Explorar ou Relatórios , role para baixo até chegar à seção Rótulos .
Depois de configurar sua taxonomia, determine os processos que você deseja automatizar.
Em seguida, identifique os pontos de dados ou campos específicos que devem ser extraídos dos documentos.
Por fim, organize os pontos de dados em uma estrutura coerente (ou seja, esquema de extração), que guiará o processo de extração de dados. Para construir o esquema de extração, configure os campos por meio das guias Treinar, Explorar ou Configurações e defina os tipos de campos.
Para obter mais detalhes, consulte os seguintes recursos:
