Przegląd niestandardowego modelu klasyfikacji kategorii
Ilość danych tekstowych w organizacjach rośnie wykładniczo. Kanały, takie jak poczta e-mail, dokumenty i media społecznościowe, przyczyniają się do zwiększania ilości danych tekstowych. Te dane zawierają cenne informacje, które — w przypadku wyodrębnienia i podjęcia odpowiednich działań — pomogą Ci zapewnić klientom lepsze produkty i usługi. Zarządzanie wciąż zwiększającą się ilością danych jest często procesem czasochłonnym i podatnym na błędy, a może nawet prowadzić do niewykorzystanych szans biznesowych i zwiększonych kosztów.
Klasyfikacja kategorii jest jednym z podstawowych wyzwań przetwarzania języka naturalnego (NLP). Przy użyciu klasyfikacji kategorii możesz oznaczać wpisy tekstowe za pomocą tagów w następujących celach:
- Analiza opinii
- Wykrywanie spamu
- Routing żądań klienta
- Inne potrzeby biznesowe
Automatyzowanie i skalowanie procesów biznesowych dzięki klasyfikacji kategorii AI Builder w Power Automate i Power Apps. Dzięki modelom narzędzia AI Builder pracownicy zyskają czas, w którym będą mogli podejmować działania w oparciu o nowe analizy. Wyników można również używać jako danych wejściowych dla innych funkcji sztucznej inteligencji, takich jak rezygnacja użytkowników z subskrypcji i analiza predykcyjna. Narzędzie AI Builder uczy się na podstawie elementów tekstowych wcześniej oznaczonych etykietami i umożliwia klasyfikowanie danych tekstowych bez struktury przechowywanych w usłudze Microsoft Dataverse w ramach własnych kategorii specyficznych dla firmy.