Einführung

Abgeschlossen

In einer digitalen Ära kann die Menge an Dokumenten, E-Mails und anderen Arten von Nachrichten, die eine Organisation verarbeiten muss, überwältigend sein.

Die Kategorieklassifizierung bietet Ihnen die Möglichkeit, die Prioritätsstufe von Nachrichten automatisch zu bestimmen und sogar potenzielle Spam-Nachrichten zu erkennen. Indem Sie die Nachrichten in verschiedene Kategorien einteilen, ermöglichen Sie die Implementierung solcher Automationen.

Die AI Builder-Kategorieklassifizierung bietet Ihnen die Möglichkeit, aus zuvor gekennzeichnetem Text zu lernen und darin geschult zu werden, Ihre eigenen Kategorien für neue Nachrichten zu erkennen.

In dieser Lerneinheit erfahren Sie, wie die AI Builder-Kategorieklassifizierung unstrukturierte Textdaten, die in Microsoft Dataverse gespeichert sind, in geschäftsspezifische Kategorien verarbeiten kann.

AI Builder-Kategorieklassifizierung

Die Extraktion der Kategorieklassifizierung ist ein benutzerdefiniertes AI Builder-Modell. Sie erfordert Training zu vorhandenen Daten, bevor Sie sie in Ihren Prozessen veröffentlichen und verwenden können.

Stellen Sie zum Trainieren eines neuen Modells sicher, dass Sie eine Dataverse-Tabelle für die Datenquelle identifizieren oder erstellen, und beachten Sie dann die folgenden Empfehlungen:

  • Referenztext und verwandte Tags für beide Spalten in derselben Tabelle einfügen

  • Eine Tags-Spalte angeben, z. B. kein Tag, einzelnes Tag oder mehrere Tags, die durch ein unterstütztes Trennzeichen (Kommas, Semikolons und Tabulatorzeichen) getrennt sind.

  • Sie benötigen für jede Kategorie mindestens 10 Beispiele (Zeilen), in denen auf ein Tag verwiesen wird, und 10 Beispiele (Zeilen), in denen nicht darauf verwiesen wird.

  • Verwenden Sie eine Tabelle mit zwei bis 200 unterschiedlichen Tags.

  • Stellen Sie sicher, dass der Referenztext weniger als 5.000 Zeichen hat.

  • Stellen Sie sicher, dass sich der Text in einer der unterstützten Sprachen befindet.

Wenn Sie den Referenztabellen weitere Daten hinzufügen, können Sie ein Modell nach Bedarf neu trainieren, um ein aktuelles und genaueres Leistungsniveau bereitzustellen.

Da Sie nun mehr über die Grundlagen der AI Builder-Kategorieklassifizierung gelernt haben, erfahren Sie, wie Sie Geschäftsprobleme mit diesem benutzerdefinierten Modell lösen können.