Megosztás a következőn keresztül:


Entitáskeresési előre felépített modell (előzetes verzió)

Az előre felépített információkinyerési modell olyan konkrét adatok ismer fel a szövegben, amelyek érdekesek a cég számára. A modell azonosítja a szöveg legfontosabb elemeit, majd azokat előre definiált kategóriákba sorolja be. Ez elősegíti a strukturálatlan adatok géppel olvasható, strukturált adatokká alakítását. Ezután feldolgozást alkalmazhat ahhoz, hogy információkat kérjen le, tényeket nyerjen ki és kérdéseket válaszoljon meg.

Az előre felépített modell készen áll arra, hogy egyből használatba vegye. Az entitáskinyerés testreszabásával kapcsolatos információkért lásd: Az entitáskinyerési egyéni modell áttekintése.

A Power Appsben való használat

Az információkinyerés megismerése

Kipróbálhatja az entitáskinyerési modellt, mielőtt importálja azt a folyamatba.

  1. Jelentkezzen be a VAGY-ba Power Apps Power Automate.

  2. A bal oldali panelen válassza a... Több>AI-központ.

  3. Az AI-képesség felderítése alatt válassza az AI-modellek lehetőséget .

    (Nem kötelező) Ha azt szeretné, hogy az AI-modellek állandóan a menüben maradjanak a könnyű hozzáférés érdekében, válassza a rögzítés ikont.

  4. Válassza az Entitáskinyerés – Kulcselemek kinyerése a szövegből lehetőséget, és előre definiált kategóriákba sorolja őket.

  5. Válasszon előre definiált szövegmintákat az elemzéshez, vagy adjon hozzá saját szöveget, válassza a Szöveg elemzése lehetőséget, hogy lássa, hogyan elemzi a modell a szöveget.

Használja a képletsávot

Az entitáskinyerési modellt AI Builder a szerkesztőléc használatával integrálhatja Power Apps Studio . További információ: Használat Power Fx modellekben AI Builder ( Power Apps előzetes verzió).

A Power Automate-ben való használat

Ha ezt az előre összeállított modellt Power Automate szeretné használni, további információt az entitáskinyerési előre összeállított modell használata itt: című témakörben Power Automate talál.

Támogatott adatformátum és nyelvek

  • A dokumentumok nem lehetnek hosszabbak 5000 karakternél.
  • Támogatott nyelvek:
    • angol
    • Kínai (egyszerűsített)
    • francia
    • német
    • portugál
    • olasz
    • spanyol

Támogatott entitástípusok

Entity Ismertetés
Kor Személy, hely vagy dolog kora, számként kinyerve
Boolean Logikai értékként kinyert pozitív vagy negatív válaszok
Város Sztringként kinyert városnevek
Szín A színskála alapszínei és árnyalatai, sztringként kinyerve
Kontinens Sztringként kinyert kontinensnevek
Ország vagy régió Sztringként kinyert ország- és régiónevek
Dátum és idő Dátumok, időpontok, a hét napjai, illetve hónapok egy adott időponthoz viszonyítva, sztringként kinyerve
Időtartam Sztringként kinyert, szabványos TimeSpan formátumú időtartamok
E-mail-cím Sztringként kinyert e-mail-címek
Esemény Sztringként kinyert eseménynevek
Language Sztringként kinyert nyelvnevek
Pénz Számként kinyert pénzösszegek
Szám Természetes számok numerikus vagy szöveges formában, számként kinyerve
Sorszám Sorszámok numerikus vagy szöveges formában, számként kinyerve
Szervezet Szervezetek, egyesületek és vállalatok nevei, sztringként kinyerve
Százalékos érték Százalékértékek numerikus vagy szöveges formában, számként kinyerve
Személynév Egy személy részleges vagy teljes neve, sztringként kinyerve
Telefonszám Szabványos USA-beli formátumú, sztringként kinyert telefonszámok
Speed Számként kinyert sebesség
Állam Az Amerikai Egyesült Államok nevei és rövidítései, sztringként kinyerve
A címhez tartozó utca Számozott címek, utcák vagy utak, város, állam, irányítószám a szabványos USA-beli formátumban, sztringként kinyerve
Hőmérséklet Számként kinyert hőmérséklet
URL-cím Webhelyek URL-címei és hivatkozások, sztringként kinyerve
Súly Számként kinyert súly
Irányítószám Szabványos USA-beli formátumú, sztringként kinyert irányítószámok

A modell kimenete

A modell kimenetében az azonosított entitások és azok entitástípusai jelennek meg. Például:

Bemeneti szöveg: "A közüzemi költségek 7% -kal nőttek bostoni irodánkban"

Modell kimeneti entitásai:

Entity Entitástípus
7% Százalékos érték
Boston Város

Következő lépés

Az entitáskinyerési előre összeállított modell használata a következőben: Power Automate