Kongsi melalui


Gunakan model prabina klasifikasi kategori dalam Power Automate

  1. Log masuk ke Power Automate.

  2. Pilih Aliran saya dalam anak tetingkap kiri, kemudian pilih Aliran > awan segera aliranbaru.

  3. Namakan aliran anda, pilih Memicu aliran secara manual di bawah Pilih cara memicu aliran ini kemudian pilih Cipta .

  4. Kembangkan Memicu aliran secara Manual, kemudian pilih +Tambah Teks>input sebagai jenis input .

  5. Gantikan Input dengan Teks Saya (juga dikenali sebagai tajuk).

  6. Pilih + Langkah>AI Builder baru, kemudian pilih Klasifikasikan teks ke dalam kategori dengan model standard dalam senarai tindakan.

  7. Pilih bahasa dalam input Bahasa dan tentukan lajur Teks Saya daripada pemicu dalam input Teks .

    Pilih kandungan model.

  8. Dalam tindakan berturut-turut, anda boleh menggunakan sebarang lajur dan jadual yang diekstrak oleh AI Builder model. Contoh berikut, menyimpan setiap skor Klasifikasi dan Keyakinan yang disimpulkan ke dalam senarai. SharePoint

    Contoh aliran prabina klasifikasi kategori.

Tahniah! Anda telah mencipta aliran yang menggunakan AI Builder model klasifikasi kategori prabina. Pilih Simpan di bahagian atas sebelah kanan dan kemudian pilih Uji untuk mencuba aliran anda.

Parameter

Input

Nama Wajib Taip Description Nilai
Teks Ya rentetan Teks untuk analisis Ayat teks
Bahasa Ya rentetan Bahasa teks untuk dianalisis Senarai bahasa atau kod bahasa yang telah ditetapkan (cth: "en", "fr", "zh_chs", "ru")

Tahniah! Anda telah mencipta aliran yang menggunakan model klasifikasi AI Builder kategori prabina. Pilih Simpan di bahagian atas sebelah kanan, kemudian pilih Uji untuk mencuba aliran anda.

Output

Nama Taip Description Nilai
Pengelasan rentetan Entiti dikenal pasti Isu, pujian, khidmat pelanggan, dokumentasi, harga & pengebilan, kakitangan
Skor keyakinan terapung Tahap keyakinan model dalam ramalannya Nilai dalam julat 0 hingga 1. Nilai yang hampir sama dengan 1 menunjukkan keyakinan yang lebih besar bahawa nilai yang diekstrak adalah tepat

Lihat juga