बाएँ फलक पर, मेरे प्रवाह का चयन करें, और फिर नया प्रवाह >स्वचालित क्लाउड फ़्लो का चयन करें.
अपने प्रवाह को नाम दें, जब कोई नया ईमेल V3 (Office 365 Outlook) पर आता है के अंतर्गत अपने प्रवाह का ट्रिगर चुनें, और फिर बनाएँ चुनें.
+ नया चरण चुनें.
खोज कनेक्टर और क्रियाएँ इनपुट में, खोजने के लिए html to text दर्ज करें और क्रियाओं की सूची में Html to text (पूर्वावलोकन) का चयन करें।
रिबन के नीचे पाठ का चयन करें और डायनामिक सामग्री सूची से बॉडी का चयन करें। इससे आपके दस्तावेज़ का मुख्य भाग सादे पाठ में परिवर्तित हो जाएगा।
+ नया चरण>AI Builder> क्रियाएँ सूची में मानक मॉडल के साथ पाठ से निकाय निकालें का चयन करें. (यदि आप इसके बजाय अपना स्वयं का मॉडल उपयोग करना चाहते हैं, तो अपने किसी कस्टम मॉडल के साथ पाठ से निकाय निकालें का चयन करें।)
भाषा इनपुट में, अपनी भाषा चुनें या दर्ज करें।
टेक्स्ट इनपुट में, डायनामिक सामग्री सूची से सादा पाठ सामग्री का चयन करें.
क्रमिक क्रियाओं में, आप AI Builder मॉडल द्वारा निकाले गए किसी भी कॉलम का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप निकाय प्रकार और निकाय मान स्तंभों का उपयोग करके ईमेल भेज सकते हैं.
बधाई! आपने एक प्रवाह बनाया है जो निकाय निष्कर्षण मॉडल का उपयोग करता है. अपने प्रवाह को आज़माने के लिए ऊपर दाईं ओर सहेजें चुनें, और फिर परीक्षण चुनें।
पैरामीटर्स
इनपुट
नाम
आवश्य
प्रकार
विवरण
मान
मूलपाठ
हां
string
विश्लेषण करने के लिए पाठ
पाठ वाक्य
भाषा
हां
string
विश्लेषण हेतु पाठ की भाषा
पूर्वनिर्धारित भाषाओं या भाषा कोड की सूची (उदा.: "en", "fr", "zh_chs", "ru")
आउटपुट
नाम
Type
विवरण
मान
निकाय प्रकार
string
इकाई का प्रकार
उदाहरण: तिथिसमय या संगठन
इकाई मूल्य
string
इकाई की सामग्री
उदाहरण: 1 जून या Contoso
कॉन्फिडेंस स्कोर
तैरना
मॉडल अपने पूर्वानुमान से कितना आश्वस्त है
मान 0 से 1 की सीमा में. 1 के करीब मान इस बात का अधिक विश्वास दर्शाते हैं कि निकाला गया मान सटीक है