Wstępnie utworzony model wyodrębniania encji

Wstępnie utworzony model wyodrębniania encji rozpoznaje określone dane z tekstu, które są istotne z punktu widzenia prowadzonej działalności. Ten model identyfikuje najważniejsze elementy w tekście, a następnie klasyfikuje je do wstępnie zdefiniowanych kategorii. Może to pomóc w przekształceniu danych bez struktury w dane ustrukturyzowane możliwe do odczytania przez maszynę. Następnie po przetworzeniu można pobrać informacje, wyodrębnić fakty i odpowiedzieć na pytania.

Wstępnie skonstruowany model jest gotowy do użycia w polu. Aby uzyskać informacje na temat dostosowywania sposobu wyodrębniania obiektów w celu dostosowania ich do własnych potrzeb, zobacz Omówienie modelu wypakowywania z wyekstrahowaną encją.

Używanie w usłudze Power Apps

Eksplorowanie procesu wyodrębniania encji

Przed zaimportowaniem do przepływu można wypróbować model wyodrębniania encji.

  1. Zaloguj się w Power Apps lub Power Automate.

  2. W lewym okienku wybierz ... Więcej>Centrum AI.

  3. W obszarze Poznaj funkcję AI wybierz Modele AI.

    (Opcjonalnie) aby zachować Modele AI na stałe w menu dla łatwego dostępu, wybierz ikonę pinezki.

  4. Wybierz Wyodrębnianie encji — Wyodrębniaj kluczowe elementy z tekstu i klasyfikuj je we wstępnie zdefiniowanych kategoriach.

  5. Wybierz wstępnie zdefiniowane przykłady tekstu do przeanalizowania lub dodawania własnego tekstu, wybierz opcję Analizowanie tekstu, aby zobaczyć, jak model analizuje tekst.

Używanie paska formuł

Model wyodrębniania encji AI Builder można zintegrować w usłudze Power Apps Studio, używając paska formuł. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Korzystanie z Power Fx w modelach AI Builder w Power Apps (wersja zapoznawcza).

Używanie w usłudze Power Automate

Jeśli chcesz używać tego wstępnie utworzonego modelu w usłudze Power Automate, więcej informacji możesz znaleźć w artykule Użyj wstępnie zbudowanego modelu wyodrębniania encji w Power Automate.

Obsługiwane formaty danych i języki

  • Dokumenty nie mogą zawierać więcej niż 5000 znaków.
  • Obsługiwane języki:
    • angielski
    • Chiński uproszczony
    • francuski
    • niemiecki
    • Portugalski
    • włoski
    • hiszpański

Obsługiwane typy encji

Entity Opis
Wiek Wiek osoby, miejsca lub rzeczy wyodrębniony jako liczba
Logiczny Twierdzące lub przeczące odpowiedzi wyodrębnione jako wartość logiczna
Miasto Nazwy miast wyodrębnione jako ciąg
Kolor Kolory podstawowe i odcienie spektrum kolorów wyodrębnione jako ciąg
Kontynent Nazwy kontynentów wyodrębnione jako ciąg
Kraj lub region Nazwy krajów i regionów wyodrębnione jako ciąg
Data i godzina Daty, godziny, dni tygodnia i miesiące w odniesieniu do punktu w czasie; wyodrębnione jako ciągi
Czas trwania Długości czasu wyodrębnione jako ciąg w standardowym formacie TimeSpan
Poczta e-mail Adresy e-mail; wyodrębnione jako ciągi
Zdarzenie Nazwy zdarzeń wyodrębnione jako ciąg
Language Nazwy języków wyodrębnione jako ciąg
Pieniądze Kwoty pieniężne wyodrębnione jako liczba
Numer Liczby kardynalne w postaci liczbowej lub tekstowej wyodrębnione jako liczba
Liczba porządkowa Liczby porządkowe w formie liczbowej lub tekstowej wyodrębnione jako liczba
Organizacja Nazwy organizacji, stowarzyszeń i firm; wyodrębnione jako ciągi
Wartość procentowa Wartości procentowe w postaci liczbowej lub tekstowej wyodrębnione jako liczba
Imię i nazwisko osoby Częściowe lub pełne imię i nazwisko osoby; wyodrębnione jako ciąg
Numer telefonu Numery telefonów w standardowym formacie obowiązującym w USA wyodrębnione jako ciągi
Szybkość Szybkość; wyodrębniona jako liczba
Województwo Nazwy i skróty stanów w stanach w Stanach Zjednoczonych wyodrębnione jako ciąg
Ulica Numerowane adresy, ulice lub drogi, miasto, stan, kod pocztowy w standardowym formacie obowiązującym w USA wyodrębnione jako ciąg
Temperatura Temperatura wyodrębniona jako liczba
Adres URL Adresy URL i linki do witryn internetowych; wyodrębnione jako ciągi
Waga Waga; wyodrębniona jako liczba
Kod pocztowy Kody pocztowe w standardowym formacie obowiązującym w USA wyodrębnione jako ciąg

Dane wyjściowe modelu

W danych wyjściowych modelu są wyświetlane zidentyfikowane encji i ich typy. Na przykład:

Tekst wejściowy: „Koszty mediów wzrosły o 7% w naszym biurze w Bostonie”

Encje wyjściowe modelu:

Entity Typ encji
7% Wartość procentowa
Boston Miasto

Następny krok

Użyj wstępnie zbudowanego model wyodrębniania encji w Power Automate