Vordefiniertes Entitätsextraktionsmodell
Das vordefinierte Modell für die Entitätsextraktion erkennt bestimmte Daten in einem Text, der für Ihr Unternehmen relevant ist. Das Modell identifiziert die Schlüsselelemente des Texts und klassifiziert sie dann in vordefinierte Kategorien. Dieser Prozess unterstützt Sie bei der Transformation von unstrukturierten Daten in strukturierte Daten, die maschinenlesbar sind. Dann können Sie die Daten weiter verarbeiten, um Informationen abzurufen, Fakten zu extrahieren und Fragen zu beantworten.
Das vordefinierte Modell ist sofort einsatzbereit. Informationen zum Anpassen Ihrer Entitätsextraktion an Ihre Anforderungen finden Sie unter Übersicht über das benutzerdefinierte Modell der Entitätsextraktion.
In Power Apps verwenden
Weitere Informationen zur Entitätsextraktion
Sie können das Modell der Entitätsextraktion prüfen, bevor Sie es in Ihren Flow importieren.
Bei Power Apps oder Power Automate anmelden.
Wählen Sie im linken Bereich ... Mehr>KI-Hub.
Wählen Sie unter „Eine KI-Fähigkeit entdecken“ KI-Modelle aus.
(Optional) Um KI-Modelle für einen einfachen Zugriff dauerhaft im Menü zu behalten, wählen Sie das Stecknadelsymbol aus.
Wählen Sie Entitätsextraktion – Schlüsselelemente aus Text extrahieren und in vordefinierte Kategorien klassifizieren aus.
Wählen Sie vordefinierte Textbeispiele zum Analysieren aus, oder fügen Sie eigenen Text ein, und wählen Sie Text analysieren aus, um zu sehen, wie das Modell Ihren Text analysiert.
Verwenden der Formelleiste
Sie können Ihr AI Builder-Entitätsextraktionsmodell in Power Apps Studio integrieren, indem Sie die Bearbeitungsleiste verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Power Fx in AI Builder-Modellen in Power Apps verwenden (Vorschau).
In Power Automate verwenden
Wenn Sie dieses vordefinierte Modell in Power Automate verwenden möchten, helfen Ihnen die Informationen unter Verwenden des vordefinierten Modells für die Entitätsextraktion in Power Automate weiter.
Unterstützte Datenformate und Sprachen
- Dokumente dürfen 5.000 Zeichen nicht überschreiten.
- Unterstützte Sprachen:
- Englisch
- Chinesisch (vereinfacht)
- Französisch
- Deutsch
- Portugiesisch
- Italienisch
- Spanisch
Unterstützte Entitätstypen
| Entity | Beschreibung |
|---|---|
| Alter | Alter einer Person, eines Ortes oder einer Sache, als Zahl extrahiert |
| Boolean | Positive oder negative Antworten, als boolescher Wert extrahiert |
| Ort | Städtenamen, als Zeichenfolge extrahiert |
| Farbe | Primärfarben und Farbtöne aus dem Farbspektrum, als Zeichenfolge extrahiert |
| Kontinent | Kontinentnamen, als Zeichenfolge extrahiert |
| Land oder Region | Namen von Ländern und Regionen, als Zeichenfolge extrahiert |
| Datum und Uhrzeit | Datumsangaben, Uhrzeiten, Wochentage und Monate in Relation zu einem Zeitpunkt, extrahiert als Zeichenfolge |
| Dauer | Dauer, als Zeichenfolge im standardmäßigen TimeSpan-Format extrahiert |
| Per E-Mail senden | E-Mail-Adressen, extrahiert als Zeichenfolge |
| Ereignis | Ereignisnamen, als Zeichenfolge extrahiert |
| Language | Sprachnamen, als Zeichenfolge extrahiert |
| Zahlung | Geldbeträge, als Zahl extrahiert |
| Anzahl | Kardinalzahlen im numerischen Format oder in Textform, als Zahl extrahiert |
| Ordinal | Ordinalzahlen im numerischen Format oder in Textform, als Zahl extrahiert |
| Unternehmen | Namen von Organisationen, Zuordnungen und Unternehmen, extrahiert als Zeichenfolge |
| Prozent | Prozentwerte im numerischen Format oder in Textform, als Zahl extrahiert |
| Name der Person | Teilweiser oder vollständiger Name einer Person, extrahiert als Zeichenfolge |
| Telefon | Telefonnummern im Standardformat der USA, als Zeichenfolge extrahiert |
| Geschwindigkeit | Geschwindigkeit, extrahiert als Zahl |
| Zustand | Namen und Abkürzungen für Staaten in den USA, als Zeichenfolge extrahiert |
| Postadresse | Nummerierte Adressen, Straßen oder Autobahnen, Stadt, Postleitzahl im Standardformat der USA, als Zeichenfolge extrahiert |
| Temperatur | Temperatur, als Zahl extrahiert |
| URL | Website-URLs und ‑Links, extrahiert als Zeichenfolge |
| Gewicht | Gewicht, extrahiert als Zahl |
| Postleitzahl | Postleitzahlen im Standardformat der USA, als Zeichenfolge extrahiert |
Modellausgabe
Die Modellausgabe zeigt die erkannten Entitäten und die dazugehörigen Entitätstypen. Beispiel:
Eingabetext: „Die Nebenkosten in unserem Büro in Boston sind um 7 % gestiegen“
Modellausgabeentitäten:
| Entity | Entitätstyp |
|---|---|
| 7 %% | Prozent |
| Boston | Ort |
Nächster Schritt
Verwenden Sie das vorgefertigte Modell zur Entitätsextraktion in Power Automate