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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.
Revisar mensagens não revisadas e aceitar ou rejeitar os rótulos previstos da plataforma e campos gerais treina ainda mais o modelo e sua precisão.
Você pode revisar mensagens não revisadas na maioria dos modos de treinamento nas guias Explorar e Descobrir :
- Cluster (Descoberta)
- Pesquisar (Descubra e Explore)
- Recente (Explorer)
- Modo aleatório (Explorer)
- Modo de rótulo (Explorer)
- Ensinar (Explorar)
- Baixa confiança (Explorer)
Certifique-se de aplicar todos os rótulos relevantes em sua taxonomia a cada mensagem. Ao revisar uma mensagem, você não apenas ensina ao modelo quais rótulos se aplicam, mas também quais rótulos não se aplicam. Se você não aplicar todos os rótulos relevantes, você enviará um sinal de treinamento negativo para o modelo, o que afetará seu desempenho.
A opacidade de um rótulo indica a confiança da previsão da plataforma para esse rótulo, com uma opacidade maior indicando maior confiança.
Passar o cursor sobre o rótulo abre um modal que mostra a confiança com a qual o modelo previu o rótulo e, se a análise de sentimento estiver habilitada, o sentimento líquido.
- Selecionar o rótulo ou o indicador de sentimento, se a análise de sentimento estiver habilitada, fixa o rótulo na mensagem, ou seja, confirma a previsão que o modelo faz para esse rótulo.
- Se você quiser alterar o sentimento do rótulo previsto, selecione a imagem do rosto que aparece quando você passa o mouse sobre a mensagem.
- Se a previsão estiver errada, adicione a correta, que descarta efetivamente as previsões incorretas.
Passar o cursor sobre o campo geral abre uma janela modal que mostra a confiança com a qual o modelo previu o campo geral.
Para aceitar ou rejeitar um campo geral, execute uma das seguintes ações:
- Selecione Confirmar no campo geral ou selecione a tecla de atalho 1 para confirmar um campo geral. Essa ação fixa o campo geral à mensagem, ou seja, confirma a previsão que o modelo faz para esse rótulo.
- Selecione Descartar no campo geral ou selecione a tecla de atalho 2 para descartar um campo geral. Essa ação indica a plataforma que o campo geral previu está incorreta.
Selecionar o botão Alterar campo geral permite que você atribua um campo geral diferente, se o campo geral previsto estiver incorreto.
No exemplo anterior, selecionar este botão exibe os outros campos gerais em seu conjunto de dados que você pode atribuir.
Nesse caso, você pode alterar o tipo de campo geral de Data do cancelamento para Início da política no menu suspenso, o que atribuirá esse campo geral.
