Configurare gli smart tag in eDiscovery (Premium)
Consiglio
eDiscovery (anteprima) è ora disponibile nel nuovo portale di Microsoft Purview. Per altre informazioni sull'uso della nuova esperienza di eDiscovery, vedere Informazioni su eDiscovery (anteprima).
Le funzionalità di Machine Learning (ML) in Microsoft Purview eDiscovery (Premium) consentono di rendere più efficiente il processo decisionale quando si esaminano i documenti del caso in un set di revisione. Gli smart tag sono un modo per portare le funzionalità di Machine Learning nel punto in cui vengono registrate le decisioni: quando si contrassegnano i documenti durante la revisione. Quando si crea un gruppo di smart tag, le decisioni che sono il risultato del modello di Machine Learning associato al gruppo di smart tag vengono visualizzate in linea con i tag nel gruppo di tag. In questo modo è possibile visualizzare in linea le informazioni sui risultati di Machine Learning quando si esaminano documenti specifici.
Consiglio
Se non si è un cliente E5, usare la versione di valutazione delle soluzioni Microsoft Purview di 90 giorni per esplorare in che modo funzionalità aggiuntive di Purview possono aiutare l'organizzazione a gestire le esigenze di sicurezza e conformità dei dati. Iniziare ora dall'hub delle versioni di valutazione Portale di conformità di Microsoft Purview. Informazioni dettagliate sull'iscrizione e le condizioni di valutazione.
Come configurare un gruppo di smart tag
Nota
Per un periodo di tempo limitato, questa esperienza classica di eDiscovery è disponibile anche nel nuovo portale di Microsoft Purview. Abilitare l'esperienza eDiscovery classica del portale di conformità nelle impostazioni dell'esperienza di eDiscovery (anteprima) per visualizzare l'esperienza classica nel nuovo portale di Microsoft Purview.
In un set di revisione selezionare Gestisci set di revisioni e quindi selezionare Gestisci tag.
Selezionare Aggiungi gruppo di tag e quindi Aggiungi gruppo di smart tag.
Selezionare il modello di Machine Learning da associare al gruppo di tag.
In questo modo vengono creati un gruppo di tag e N tag figlio, dove N è il numero di possibili output del modello. Ad esempio, il modello di rilevamento dei privilegi avvocato-client ha due possibili output:
- Positivo: usare per contrassegnare i documenti che contengono contenuto con privilegi avvocato-client.
- Negativo: usare per contrassegnare i documenti che non contengono contenuto con privilegi avvocato-client.
Se si seleziona questo modello, viene creato un gruppo di tag con due tag figlio (un tag figlio denominato Positivo e l'altro denominato Negativo) per il set di revisione. In questo esempio, ogni tag figlio corrisponde a uno dei possibili output del modello di rilevamento dei privilegi avvocato-client.
Facoltativamente, è possibile rinominare il gruppo di tag e i tag figlio. Ad esempio, è possibile rinominare il tag Positive in Privileged e il tag Negative in Not privileged.
Come usare gli smart tag
Quando si esamina un documento, i risultati del modello vengono visualizzati accanto al tag figlio appropriato. Ad esempio, se si dispone di un gruppo di smart tag per il rilevamento dei privilegi avvocato-client e si esamina un documento potenzialmente con privilegi, il motivo di tale conclusione viene visualizzato accanto al tag appropriato. È importante notare che il tag non viene applicato automaticamente al documento. Il revisore decide come contrassegnare il documento.