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Utilizzare il modello predefinito di analisi del sentiment in Power Automate

In questo articolo creeremo un flusso che utilizza il modello predefinito di analisi valutazione AI Builder.

  1. Accedere a Power Automate.

  2. Seleziona Flussi personali nel riquadro sinistro, quindi seleziona Nuovo flusso>Flusso cloud istantaneo.

  3. Assegna un nome al flusso, seleziona Attiva un flusso manualmente in Scegli come attivare questo flusso, quindi seleziona Crea.

  4. Espandi Attiva un flusso manualmente, quindi seleziona +Aggiungi un input>Testo.

  5. Sostituisci Input con Testo personale (noto anche come il titolo).

  6. Seleziona + Nuovo passaggio>AI Builder, quindi seleziona Analisi del sentiment positivo o negativo nell'elenco delle azioni.

  7. Nell'input Lingua, seleziona o immetti la tua lingua.

  8. Nell'input Testo, seleziona Testo personale dall'elenco Contenuto dinamico:

    Schermata Attiva un flusso manualmente.

  9. Nelle azioni successive, puoi utilizzare qualsiasi colonna estratta dal modello AI Builder. Ad esempio, puoi aggiungere righe a un file Excel per ogni frase tramite Valutazione frase, La frase di probabilità è positiva e La frase di probabilità è negativa:

    Aggiungere una riga in Excel.

Congratulazioni. Hai creato un flusso che utilizza un modello di analisi del sentiment. Seleziona Salva nella parte destra superiore e quindi seleziona Test per provare il flusso.

Parametri

Input

Nome Necessari Tipo Descrizione Valori
Testo string Testo da analizzare Frasi di testo
Lingua string Lingua del testo da analizzare Elemento in un elenco di lingue o un codice lingua predefiniti (es .: "en", "fr", "zh_chs", "ru")

Output

Nome Tipo Descrizione Valori
Valutazione testo complessiva string Valutazione complessiva del testo analizzato Positiva, indifferente o negativa
Probabilità che il testo complessivo è positivo float Probabilità di valutazione positiva nel testo analizzato Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
Probabilità che il testo complessivo è negativo float Probabilità di valutazione negativa nel testo analizzato Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
Probabilità che il testo complessivo è neutro float Probabilità di valutazione neutra nel testo analizzato Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
documentScores oggetto Oggetto contenente punteggi complessivi Punteggi positivi, neutri e negativi
frasi Elenco Elenco delle strutture di dati di frase contenenti punteggi e valutazione complessiva sulle frasi Valutazione della frase e punteggi positivi, negativi e neutri
Valutazione della frase string Valutazione della frase analizzata Positiva, indifferente o negativa
Probabilità che la frase è positiva float Probabilità di valutazione positiva nella frase analizzata Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
Probabilità che la frase è negativa float Probabilità di valutazione negativa nella frase analizzata Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
Probabilità che la frase è neutra float Probabilità di valutazione neutra nella frase analizzata Valore compreso tra 0 e 1. I valori prossimi a 1 indicano con maggiore attendibilità che la valutazione identificata è accurata
sentenceScores oggetto Struttura dei dati contenente i punteggi sulle frasi Punteggi positivi, neutri e negativi

Usa l'analisi del sentiment per analizzare i messaggi di posta elettronica di Dynamics 365 in arrivo

Power Automate include un modello che consente di analizzare i messaggi di posta elettronica di Dynamics 365 in arrivo tramite l'analisi del sentiment di AI Builder. Prima di poter usare questo modello è necessario eseguire una personalizzazione della tabella di posta elettronica Microsoft Dataverse.

  1. Nella tabella Messaggi di posta elettronica creare un attributo in cui salvare i risultati dell'analisi del sentiment.

    Per informazioni su come creare un attributo, vedi Creare e modificare la colonna per Dataverse tramite il portale Power Apps.

  2. Accedere a Power Automate.

  3. Nel riquadro a sinistra, seleziona Modelli, quindi cerca Valutazione di AI Builder.

  4. Seleziona Analizza la valutazione dei messaggi e-mail Dynamics tramite AI Builder.

  5. Seleziona il tuo ambiente, quindi seleziona Continua.

  6. Digita Messaggi e-mail nell'input Nome dell'entità.

  7. Digita Organizzazione nell'input Ambito.

    Quando viene creato un messaggio e-mail.

  8. Il modello visualizza quindi i messaggi presenti in Bozze di messaggi e-mail e messaggio e-mail ricevuti. Puoi filtrare i messaggi visualizzati se desideri eseguire l'analisi del sentiment solo su stati selezionati dei messaggi di posta elettronica. Per un elenco dei codici di stato, vedi Scelte di StatusCode.

  9. Seleziona Aggiungi sentiment a entità di posta elettronica CDS, seleziona Mostra opzioni avanzate, quindi trovare l'attributo aggiunto nel passaggio 1.

  10. Infine aggiungi Valutazione globale dall'elenco Contenuto dinamico.

    Schermata delle impostazioni del modello.

Per rendere questa colonna visibile nella visualizzazione griglia della posta elettronica, attenersi alla procedura seguente:

  1. Vai alla visualizzazione/finestra progettazione moduli e aggiungi la colonna personalizzata creata nel passaggio 1 della procedura precedente. Per informazioni su come aggiungere la colonna alla visualizzazione, vedi Aggiungere una colonna alla visualizzazione.

  2. Aggiungi un campo al modulo. Per i dettagli, vedi Aggiungere un campo a un modulo:.

Panoramica dell'analisi del sentiment