- 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
- Carregamento de dados
- Baixando dados
- 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
- Integração auto-hospedada do Exchange
- 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
O Communications Mining™ é compatível com origens e conjuntos de dados multilíngues. Isso significa que os modelos podem entender origens que contêm vários idiomas diferentes, sem ter que traduzi-las.
- English
- Holandês
- Francês
- Alemão
- Italiano
- Japonês
- Português
- Espanhol
Se você trabalha e faz negócios em vários idiomas compatíveis com a plataforma, você pode treinar em mensagens nesses idiomas, em vez de traduzir tudo para um único idioma.
- Se um conjunto de dados for multilíngue, você não poderá visualizar as traduções de nenhuma mensagem, conforme fornecido para conjuntos de dados traduzidos. Como resultado, você precisará entender todos os idiomas no conjunto de dados para treinar com eficiência o modelo deles.
- Entender vários idiomas é um problema de machine learning mais complexo do que entender um único idioma. Como resultado, esses conjuntos de dados podem sofrer uma pequena perda de desempenho em comparação com conjuntos de dados em um único idioma.
- Se o conjunto de dados contiver outros idiomas além dos suportados, a aplicação dos rótulos usados para idiomas compatíveis pode causar confusão. Em vez disso, anote essas instâncias com rótulos específicos de idioma.
Observação: a plataforma não pode processar ou entender o conteúdo de idiomas não suportados.
Ao criar uma origem de dados ou um conjunto de dados, a plataforma seleciona por padrão o idioma inglês para ambos.
Para alterar o idioma ao criar sua origem ou conjunto de dados, proceda da seguinte forma:
- Navegue até Definir o idioma e habilite a tradução para sua etapa de origem .
- No menu suspenso Idioma , selecione Multilíngue.
- Não é mais possível alterar o idioma após a criação da origem de dados ou do conjunto de dados.
- Os conjuntos de dados multilíngues podem conter origens de qualquer família de idiomas com a qual a plataforma seja compatível.
- Para saber como criar fontes de dados e conjuntos de dados, consulte Criação de uma fonte de dados e Criação de um conjunto de dados.
Atualmente, oferecemos suporte a uma ampla gama de idiomas adicionais no modo de pré-visualização, conforme mostrado na lista a seguir. Isso significa que nossa equipe os refina com base no seu uso.
- Africâner
- Albanês
- Amálico
- Árabe
- Armênio
- Assamês
- Azeri
- Basco
- Bielorrusso
- Bengalês
- Bengalês (romanizado)
- Bósnio
- Bretão
- Búlgaro
- Birmanês
- Birmanês
- Catalão
- Chinês (Simplificado)
- Chinês (Tradicional)
- Croata
- Checo
- Dinamarquês
- esperanto
- Estoniano
- Filipino
- Finlandês
- Galego
- Georgiano
- Grego
- Gujarati
- Hauçá
- Hebraico
- Hindi
- Hindi (romanizado)
- Húngaro
- Islandês
- Indonésio
- Irlandês
- Javanês
- Canarês
- Cazaque
- Action Center
- Coreano
- Curdo (Kurmanji)
- Quirguiz
- Laos
- Latim
- Letão
- Lituano
- Macedônio
- Malgaxe
- Malaio
- Malaiala
- Marata
- Mongol
- Nepalês
- Norueguês
- Oriá
- Oromo
- Pashto
- Persa
- Polonês
- Punjabi
- Romeno
- Russo
- Sânscrito
- Gaélico Escocês
- Sérvio
- Sindi
- Sinhala
- Eslovaco
- Esloveno
- somali
- Sundanês
- Suaíli
- Sueco
- Alemão Suíço
- Tamil
- Tâmil (romanizado)
- Telugu
- Télugo (romanizado)
- Tailandês
- Turco
- Ucraniano
- Urdu
- Urdu (romanizado)
- Uigure
- Usbeque
- Vietnamita
- Galês
- Frísico ocidental
- xhosa
- iídiche