Предварительно созданная модель извлечения сущностей

Предварительно созданная модель извлечения сущностей распознает определенные данные из текста, представляющего интерес для вашего бизнеса. Модель определяет ключевые элементы из текста, а затем классифицирует их, используя заранее определенные категории. Это может помочь вам преобразовать неструктурированные данные в структурированные данные, которые могут быть прочитаны компьютером. Затем можно применить обработку для получения сведений, извлечения фактов и ответа на вопросы.

Готовая модель сразу готова к использованию. Узнайте больше о настройке извлечения сущностей в соответствии с конкретными потребностями в обзоре пользовательской модели извлечения сущностей.

Использование в Power Apps

Обзор извлечения сущностей

Вы можете испытать модель извлечения сущностей, прежде чем импортировать ее в свой облачный поток.

1. Выполните вход в Power Apps или Power Automate.

2. В области навигации слева выберите Дополнительно>Центр ИИ.

3. Выберите Модели ИИ.

   (Необязательно) Чтобы модели ИИ постоянно находились в меню для быстрого доступа, выберите значок булавки.

4. Выберите Извлечение сущностей - Извлечение ключевых элементов из текста и их классификация по предопределенным категориям.

5. Выберите стандартные примеры текста для анализа или добавления собственного текста, выберите "Анализ текста ", чтобы отобразить способ анализа текста модели.

Использование строки формул

Вы можете интегрировать свою модель извлечения сущностей AI Builder в Power Apps Studio с помощью строки формул. Дополнительные сведения см. в разделе "Использование Power Fx в моделях AI Builder" в Power Apps (предварительная версия).

Использование в Power Automate

Если вы хотите использовать эту предварительно созданную модель в Power Automate, см. дополнительные сведения в статье Использование предварительно созданной модели извлечения сущностей в Power Automate.

Поддерживаемые языки и формат данных

• Документы должны содержать не более 5000 символов.
• Поддерживаемые языки:
  • Английский
  • Китайский, упрощенное письмо
  • французский
  • немецкий
  • Португальский
  • Итальянский
  • Испанский

Поддерживаемые типы сущностей

Entity	Описание
Возраст	Возраст человека, места или вещи, извлеченный в виде числа
Boolean	Положительные или отрицательные ответы, извлеченные как логические значения
Город	Названия городов, извлеченные в виде строк
Цвет	Основные цвета и тона цветового спектра, извлеченные в виде строк
Континент	Названия континентов, извлеченные в виде строк
Страна или регион	Названия стран и регионов, извлеченные в виде строк
Дата и время	Значения даты, времени, дней недели и месяцев, обозначающие моменты времени и извлеченные в виде строк
Длительность	Длительность промежутка времени, извлеченная в виде строки, в стандартном формате TimeSpan
Сообщение электронной почты	Адреса электронной почты, извлеченные в виде строк
Событие	Названия событий, извлеченные в виде строк
Language	Названия языков, извлеченные в виде строк
Деньги	Денежные суммы, извлеченные в виде чисел
Номер	Количественные числительные в числовом или текстовом формате, извлеченные в виде чисел
Порядковый	Порядковые числительные в числовой или текстовой форме, извлеченные в виде чисел
Предприятие	Названия организаций, ассоциаций и компаний, извлеченные в виде строк
Процентное отношение	Процентные доли в числовой или текстовой форме, извлеченные в виде чисел.
Имя человека	Частичное или полное имя человека, извлеченное в виде строки
Телефон	Номера телефонов в стандартном формате США, извлеченные в виде строк
Скорость	Скорость, извлеченная в виде числа
Штат	Имена и сокращения для штатов в США, извлеченные в виде строк.
Почтовый адрес	Нумерованные адреса, улицы или дороги, город, штат или почтовый индекс в стандартном формате США, извлеченные в виде строк.
Температура	Температура, извлеченная в виде числа
URL-адрес	URL-адреса веб-сайтов и ссылки, извлеченные в виде строк
Вес	Вес, извлеченный в виде числа
Почтовый индекс	Почтовые индексы в стандартном формате США, извлеченные в виде строк.

Выходные данные модели

В выходных данных модели показаны идентифицированные сущности и их типы. Например:

Введите текст: "Затраты на коммунальные услуги в нашем офисе в Бостоне увеличились на 7 %."

Выходные объекты модели:

Entity	Тип сущности
7%	Процентное отношение
Бостон	Город

Следующий шаг

Использование предварительно созданной модели извлечения сущностей в Power Automate