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Communications Mining 用户指南
Last updated 2024年10月3日

了解标签、常规字段和元数据

在设计分类之前,了解标签、常规字段和元数据应捕获的内容非常重要,以实现您的目标。 重叠部分应尽量减少,因为它们相辅相成

标签:

  • 概念、主题和意图
  • 例如,“地址更改请求”、“紧急”、“状态更新请求”等
  • 不应用于捕获元数据中存在的信息

常规字段:

  • 从文本中提取的结构化数据点
  • 例如 保单编号、交易 ID、URL、日期、金额等

元数据:

  • 与每条消息关联的其他结构化信息
  • 元数据属性可以是用户属性(在上传前定义和添加,例如 NPS 分数)、电子邮件属性(从电子邮件中捕获,例如 发件人、收件人、域等)和线索属性(由平台为电子邮件和聊天等线索数据自动派生,例如 会话中的消息数量、会话持续时间等)

以下是 标签和常规字段之间 的一些 主要区别和相似之处 。两者通常结合使用以实现自动化,但单独使用时,它们有不同的用途:



平台可以在训练期间学习什么?

平台会根据 消息文本 (对于电子邮件,是指电子邮件的主题和正文)以及 一些元数据属性 进行 标签预测 。对于 常规字段 ,它会从 分配的文本 范围 以及该 范围的文本上下文中 学习。



同时使用标签、常规字段和元数据

下面的消息示例显示了标签、常规字段和元数据的区别,但又彼此补充。 要实现此入站请求的自动化,可能需要完成每个步骤以用于特定目的:



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