Predhodno izdelan model za ekstrakcijo entitet

Predhodno izdelan model za ekstrakcijo entitet prepozna specifične podatke iz besedila, ki so zanimivi za vaše podjetje. Model prepozna ključne elemente iz besedila in jih nato razvrsti v vnaprej določene kategorije. To lahko pomaga pretvoriti nestrukturirane podatke v strukturirane podatke, ki jih lahko strojno bere. Nato lahko uporabite obdelavo za pridobivanje informacij, izločanje dejstev in odgovarjanje na vprašanja.

Predhodno sestavljen model je pripravljen za uporabo takoj po razpakiranju. Več informacij o prilagajanju ekstrahiranja entitet za vaše posebne potrebe najdete v razdelku Pregled modela ekstrakcije entitet po meri.

Uporaba v storitvi Power Apps

Raziščite ekstrakcijo entitet

Model za ekstrakcijo entitet lahko preizkusite, preden ga uvozite v svoj tok v oblaku.

1. Prijavite se v Power Apps ali Power Automate.

2. V levem podoknu izberite ... Več ... Središče umetne inteligence .>

3. Izberite modeli AI.

   (Izbirno) Če želite, da so modeli umetne inteligence trajno v meniju za lažji dostop, izberite ikono žebljička.

4. Izberite Izločanje entitet - Izloči ključne elemente iz besedila in jih razvrsti v vnaprej določene kategorije.

5. Izberite vnaprej določene vzorce besedila za analizo ali dodajte svoje besedilo, izberite Analiziraj besedilo , da prikažete, kako model analizira vaše besedilo.

Uporabite vrstico s formulami

Svoj model za ekstrakcijo entitet lahko integrirate z uporabo vnosne vrstice. AI Builder Power Apps Studio Več informacij najdete v članku Uporaba storitve Power Fx v modelih AI Builder v storitvi Power Apps (predogled).

Uporaba v storitvi Power Automate

Če želite uporabiti ta vnaprej izdelani model v Power Automate, lahko več informacij najdete v Uporaba vnaprej izdelanega modela za ekstrakcijo entitet v Power Automate.

Podprte oblike podatkov in jeziki

• Dokumenti ne smejo presegati 5000 znakov.
• Podprti jeziki:
  • English
  • kitajščina (poenostavljena)
  • francoščina
  • nemščina
  • portugalščina
  • italijanščina
  • španščina

Podprte vrste entitet

Entity	Description
Starost	Starost osebe, kraja ali stvari, izluščena kot število
logičen	Pozitivni ali negativni odzivi, izvlečeni kot logična vrednost
Mesto	Imena mest, izvlečena kot niz
Barva	Primarne barve in odtenki barvnega spektra, izvlečeni kot niz
Celina	Imena celin, izvlečena kot niz
Država ali regija	Imena držav in regij, izvlečena kot niz
Datum in ura	Datumi, ure, dnevi v tednu in meseci glede na časovno točko, izvlečeni kot niz
Trajanje	Časovni intervali, izvlečeni kot niz v standardni obliki časovnega razpona
E-poštni naslov	E-poštni naslovi, izvlečeni kot niz
Dogodek	Imena dogodkov, izvlečena kot niz
Jezik	Imena jezikov, izvlečena kot niz
Money	Denarni zneski, izvlečeni kot število
Število	Kardinalna števila v numerični ali besedilni obliki, izvlečena kot število
Vrstilno	Vrstilne številke v numerični ali besedilni obliki, izvlečene kot število
Organizacija	Imena organizacij, združenj in korporacij, izvlečena kot niz
Odstotek	Odstotki v numerični ali besedilni obliki, izvlečeni kot število
Ime osebe	Delno ali polno ime osebe, izvlečeno kot niz
Telefon	Telefonske številke v standardni ameriški obliki, izvlečene kot nizi
Hitrost	Hitrost, izražena kot število
Država/regija	Imena in okrajšave za države v Združenih državah, izvlečene kot niz
Naslov	Oštevilčeni naslovi, ulice ali ceste, mesto, zvezna država, poštna številka v standardni ameriški obliki, izvlečeni kot niz
Temperaturo	Temperatura, izvlečena kot število
URL	URL-ji in povezave spletnih mest, izvlečeni kot niz
Utež	Teža, izvlečena kot število
Poštna številka	Poštne številke v standardni ameriški obliki, izvlečene kot niz

Izhod modela

Izhod modela prikazuje identificirane entitete in njihove tipe entitet. Primer:

Vnesite besedilo: »Stroški komunalnih storitev so se v naši pisarni v Bostonu zvišali za 7 %«

Izhodne entitete modela:

Entity	Vrsta entitete
7 %	Odstotek
Boston	Mesto

Naslednji korak

Uporabite vnaprej zgrajen model za ekstrakcijo entitet v Power Automate