Přehled použití vlastního modelu klasifikace kategorie
Objem textových dat v organizacích se exponenciálně zvyšuje. Na rostoucím množství textových dat se podílejí kanály, jako jsou e-maily, dokumenty, sociální média a další. Tato data přináší spoustu cenných informací, které – když se vytěží a správně využijí – vám pomohou poskytovat lepší produkty a služby zákazníkům. Zpracování stále rostoucích objemů dat může být často časově náročné a náchylné k chybám, což může vést ke ztrátě obchodních příležitostí a nákladů.
Klasifikace kategorie je jednou ze základních výzev zpracování přirozeného jazyka (NLP). Při klasifikaci kategorie můžete u textových položek použít značky představující například tyto kategorie:
- Analýza mínění
- Detekce spamu
- Směrování zákaznických požadavků
- Jiné firemní potřeby
Automatizujte a škálujte své podnikové procesy pomocí klasifikace kategorií AI Builder v Power Automate a Power Apps. Modely AI Builder tím přispívají k uvolnění zaměstnanců, kteří pak můžou nové poznatky přímo implementovat. Výsledky můžete použít jako vstup pro jiné funkce umělé inteligence, jako je například ukončování předplatného ze strany uživatelů a prediktivní analýza. AI Builder se učí z dříve označených textových položek a umožňuje klasifikovat nestrukturovaná textová data uložená v Microsoft Dataverse do vlastních kategorií specifických pro konkrétní firmu.