ixp
latest
false
- 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
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- 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
Última atualização 10 de nov de 2025
Use a ação Pesquisar como parte do processo de treinamento do modelo, para rótulos que ocorrem com menos frequência e não aparecem regularmente em clusters e/ou no modo aleatório.
Se houver exemplos mínimos de treinamento inicial para um rótulo, você poderá usar Pesquisar com moderação para um ou mais termos, para um determinado rótulo. Isso fornece exemplos suficientes para que a ação Teach esteja disponível, por exemplo, exibindo cerca de metade dos exemplos relevantes para esse rótulo.
Observação: o uso excessivo da ação Pesquisar pode levar a um viés de anotação e um ajuste excessivo da compreensão do modelo de um conceito de rótulo em termos/frases específicos, em vez de entender o contexto mais amplo e a variabilidade do próprio conceito. Isso significa que você pode usar mais a pesquisa, a menos que diretrizes sejam fornecidas pela plataforma.
Para usar a recomendação Pesquisar na página Validação , aplique as seguintes etapas:
- Navegue até a aba Validação .
- Selecione uma das recomendações, que redireciona você para a página Descobrir .
- Pesquise termos ou expressões relacionadas ao rótulo que você está pesquisando.
Observação: aplique exemplos com moderação usando a pesquisa de qualquer rótulo para evitar viés de anotação. - Adicione um rótulo e, em seguida, selecione Aplicar rótulos a mensagens de anotação em massa:
Atenção: lembre-se de aplicar também todos os outros rótulos relevantes às mensagens durante a pesquisa, para evitar anotações parciais.
Observação: para entender melhor como usar Pesquisar na guia Explorar , marque Treinamento usando Pesquisar (Explorer).