Communications Mining 用户指南

Automation Cloud 用户

如果您是Automation Cloud用户并启用了AI Units或Platform Units ，则可以通过Automation Cloud中的 UiPath™ IXP 服务访问Communications Mining 。 如果您没有任何单元，但又想开始使用 Communications Mining，请联系您的客户经理。

要在 Automation Cloud 上访问 Communications Mining，必须满足以下条件：

旧版用户

您不需要成为 Automation Cloud 用户即可访问 Communications Mining。

可以将项目视为受限的工作区。每个数据集和数据源都与特定项目相关联，用户需要这些项目中的权限才能使用其中的数据。一个项目中的数据集可以由来自多个项目的数据源组成。用户只需要在这两个项目中拥有查看和标注数据的权限。

For more details on data structure, check Understanding the data structure and permissions.

对于 Automation Cloud 用户，每个租户都有一个租户中的所有用户都可以访问的默认项目。在上传数据、创建数据集和训练模型之前，强烈建议创建一个新项目，将其访问权限仅限于需要访问这些数据的人员。创建后，很难将数据源和数据集移动到不同的项目中。

To create a new project, follow the steps described in Creating a new project (Automation Cloud).

Strict user permissions control access to Communications Mining tenants, projects, data sources, and datasets. You need to allocate permissions to each user. Permissions can provide access to sensitive data and allow users to perform a range of different actions in the platform. As a result, users should only be given the permissions they need to fulfil their roles. For a more detailed explanation of user permissions, check Roles and their underlying permissions.

数据源是未批注的相似类型的原始通信数据的集合，例如来自共享邮箱的电子邮件或 NPS 调查回复的集合。

在 GUI 中创建源会设置一个具有已定义属性的空源，然后可以通过 API 上传数据。也可以通过 API 完成此来源的设置。

创建来源后，可以通过以下方式上传数据：

数据集由一个或多个数据源（最多 20 个）和您训练的模型组成。

如果数据集中有多个来源，则它们应针对您的分析或自动化拥有相似的预期目的。

新建数据集时，您可以选择创建预先存在的数据集的副本。这意味着您将复制相同的来源、通用字段、情感选择、标签和已审核的示例。

模型训练涉及创建和训练应用于数据集中的各个通信的一组标签（即一组意图或概念）和消息（即结构化数据点）。当我们开始训练模型时，平台中的机器学习模型将实时训练，并开始预测这些标签和实体可能适用于数据集中的其他位置。

训练模型需要全面了解数据的模型训练者。模型训练器通过训练一小组代表整个数据集的训练数据，将其知识传授给模型，并使模型能够对整个数据集进行预测。

开始训练 Communications Mining 模型之前的先决条件包括：

模型训练流程由以下关键阶段组成：发现、探索和优化。“训练”功能提供引导式训练体验，逐步引导用户完成训练的每个阶段。

生产中使用的任何模型都需要得到有效的维护，以确保持续的高性能。这包括防止概念偏移和创建异常流程。

有关模型训练的更多详细信息，请参阅以下资源：

该平台具有内置的报告和分析功能，可以帮助您识别沟通渠道中的潜在问题和改进机会。例如：

For more details on generating insight and building reports, check Using analytics and monitoring overview.

该平台通过创建机器人可读取的通信队列来实现下游自动化。

置信度阈值级别驱动这些队列。设置阈值意味着，为了使消息进入队列，平台必须预测置信度等于或大于您设置的阈值的标签。