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Utilizar o modelo pré-criado de classificação de categorias no Power Automate

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  1. Iniciar sessão no Power Automate.

  2. Selecione Os meus fluxos no painel esquerdo e, em seguida, selecione Novo fluxo>Fluxo de cloud instantâneo.

  3. Dê um nome ao seu fluxo, selecione Acionar manualmente um fluxo em Escolher como acionar este fluxo e, em seguida, selecione Criar.

  4. Expanda Acionar manualmente um fluxo e, em seguida, selecione +Adicionar uma entrada>Texto como o tipo de entrada.

  5. Substitua Entrada por Meu texto (também conhecido como título).

  6. Selecione + Novo passo>AI Builder e, em seguida, selecione Classificar o texto em categorias com o modelo padrão na lista de ações.

  7. Selecione o idioma na entrada de Idioma e especifique a coluna O Meu Texto a partir do acionador na entrada Texto.

    Selecionar conteúdo do modelo.

  8. Nas ações sucessivas, pode utilizar quaisquer colunas e tabelas extraídas pelo modelo AI Builder. O exemplo seguinte guarda cada Classificação e Classificação de confiança inferidos numa lista do SharePoint.

    Exemplo de fluxo pré-criado de classificação de categorias.

Parabéns! Criou um fluxo que usa um modelo AI Builder de classificação de categoria pré-criado. Selecione Guardar na parte superior direita e, em seguida selecione Teste para experimentar o seu fluxo.

Parâmetros

Entrada

Nome Necessária Tipo Descrição Valores
Texto Sim string Texto a analisar Expressões de texto
Idioma Sim string Idioma do texto a analisar Lista de idiomas predefinidos ou um código de idioma (por ex.: "en", "fr", "zh_chs", "ru")

Parabéns! Criou um fluxo que usa um modelo AI Builder de classificação de categoria pré-criado. Selecione Guardar na parte superior direita e, em seguida selecione Teste para experimentar o seu fluxo.

Saída

Nome Tipo Descrição Valores
Classificação string Entidade identificada Problemas, elogios, suporte ao cliente, documentação, preço e faturação, pessoal
Pontuação de confiança flutuante Qual é o nível de confiança do modelo na respetiva predição Valor no intervalo de 0 a 1. Os valores próximos a 1 indicam maior confiança na precisão do valor extraído