カテゴリ分類カスタム モデルの概要
組織のテキスト データの量は指数関数的に増加しています。 テキスト データの量が増えている原因が電子メール、ドキュメント、ソーシャル メディアなどのチャネルです。 このデータには、抽出して対応すれば、より優れた製品やサービスを顧客に提供するのに役立つ貴重な情報が含まれています。 この増え続けるデータの処理には多大な時間が必要であり、エラーが発生しやすく、ビジネス チャンスを逃したり、コストが上昇したりする可能性があります。
カテゴリ分類は、自然言語処理 (NLP) に関する基本的な課題の 1 つです。 カテゴリ分類を使用すると、次のような目的で使用されるテキスト エントリをタグで識別できます。
- 感情分析
- スパムの検出
- 顧客要求のルーティング
- その他のビジネス ニーズ
Power Automate と Power Apps の AI Builder カテゴリ分類を使用してビジネス プロセスを自動化および拡張します。 AI Builder モデルを使用すると、従業員の手間が省け、新しいインサイトが得られるようになります。 結果はサブスクリプション ユーザーのチャーンや予測分析などの他の AI 機能の入力として使用できます。 AI Builder は以前にラベルが付けられたテキスト項目から学習するため、Microsoft Dataverse に格納されている非構造化テキスト データを独自のビジネス固有のカテゴリーに分類できます。