Předem vytvořený model pro extrakci entit (Preview)

Předem vytvořený model pro extrakci entit rozpoznává specifická data z textu, který zajímá vaši firmu. Identifikuje v textu klíčové prvky a rozděluje je do předdefinovaných kategorií. Může vám tak pomoci s transformací nestrukturovaných dat na strukturovaná, strojově čitelná data. Následným zpracováním můžete získat informace, extrahovat fakta a najít odpovědi na otázky.

Předem zabudovaný model je připraven přímo k použití. Další informace o přizpůsobení extrakce entit tak, aby vyhovovaly vašim konkrétním potřebám, najdete v přehledu vlastního modelu extrakce entit.

Použití v Power Apps

Seznámení s extrakcí entit

Model pro extrakci entity si můžete vyzkoušet ještě předtím, než ho importujete do svého cloudového toku.

1. Přihlaste se k Power Apps nebo Power Automate.

2. V levém podokně vyberte …>Centrum AI.

3. Vyberte Modely AI.

   (Volitelné) Chcete-li ponechat modely AI trvale v nabídce pro snadný přístup, vyberte ikonu špendlíku.

4. Vyberte Extrahování entit - Extrahování klíčových prvků z textu a jejich třídění do předdefinovaných kategorií.

5. Vyberte předdefinované ukázky textu, které chcete analyzovat, nebo přidejte vlastní text, vyberte Analyzovat text a zobrazte způsob analýzy textu modelem.

Použití panelu vzorců

Modely pro extrakci entit AI Builder můžete integrovat do studia tvůrce Power Apps Studio pomocí panelu vzorců. Chcete-li vědět více, jděte do části Použití Power Fx v modelech AI Builderu v Power Apps (Preview).

Použití ve službě Power Automate

Pokud chcete tento předem vytvořený model použít ve službě Power Automate, najdete další informace v článku Použití modelu extrakce entity v Power Automate.

Podporované jazyky a formát dat

• Dokumenty nesmí mít více než 5 000 znaků.
• Podporované jazyky:
  • Angličtina
  • Čínština – zjednodušená
  • Francouzština
  • Němčina
  • Portugalština
  • Italština
  • Španělština

Podporované typy entit

Entity	Popis
Věk	Věk osoby nebo stáří místa či věci vyextrahované jako číslo
logický	Kladné nebo záporné odpovědi vyextrahované jako logická hodnota
City	Názvy měst vyextrahované jako řetězec
Barva	Primární barvy a odstíny barevného spektra vyextrahované jako řetězec
Continent	Názvy světadílů vyextrahované jako řetězec
Země nebo oblast	Názvy zemí nebo oblastí vyextrahované jako řetězec
Datum a čas	Data, časy, dny v týdnu a měsíce vztahující se k časovému bodu vyextrahované jako řetězec
Doba trvání	Doby trvání vyextrahované jako řetězec ve standardním formátu TimeSpan
Email	E-mailové adresy vyextrahované jako řetězec
Zvláštní událost	Názvy událostí vyextrahované jako řetězec
Jazyk	Názvy jazyků vyextrahované jako řetězec
Peníze	Peněžní částky vyextrahované jako číslo
Počet	Základní číslovky v číselném nebo textovém formátu vyextrahované jako číslo
Řadový	Řadové číslovky v číselném nebo textovém formátu vyextrahované jako číslo
Organizace	Názvy organizací, asociací a společností vyextrahované jako řetězec
Procento	Procenta v číselném nebo textovém formátu vyextrahovaná jako číslo
Jméno osoby	Část jména nebo celé jméno osoby vyextrahované jako řetězec
Telefonní číslo	Telefonní čísla ve standardním americkém formátu vyextrahovaná jako řetězec
Speed	Rychlost vyextrahovaná jako číslo
Kraj	Názvy a zkratky států USA vyextrahované jako řetězec
Adresa	Ulice a číslo domu, město, země/oblast a PSČ ve standardním americkém formátu vyextrahované jako řetězec
Teplota	Teplota vyextrahovaná jako číslo
URL	Adresy URL a odkazy na weby vyextrahované jako řetězec
Hmotnost	Hmotnost vyextrahovaná jako číslo
PSČ	PSČ ve standardním americkém formátu vyextrahovaná jako řetězec

Výstup modelu

Výstup modelu zobrazuje rozpoznané entity a jejich typy. Příklad:

Vložte text: „Na našich bostonských pobočkách vzrostly náklady na služby o 7 %.“

Entity výstupu modelu:

Entity	Typ entity
7 %	Procento
Boston	City

Další krok

Použití předem vytvořeného modelu pro extrakci entit v Power Automate