Inbyggd modell för entitetsextrahering
Den inbyggda modellen för entitetsextrahering känner igen specifika data från text som är av intresse för ditt företag. Modellen identifierar viktiga element från texten och klassificerar dem sedan i fördefinierade kategorier. Detta kan hjälpa till att transformera ostrukturerade data till strukturerade data som är maskinläsbara. Du kan sedan tillämpa bearbetning för att hämta information, extrahera fakta och besvara frågor.
Den fördefinierade modellen kan användas i kartongen. Mer information om hur du anpassar entitetens extrahering efter dina specifika behov finns i Översikt över den anpassade modellen för entitetsextrahering.
Används i Power Apps
Utforska entitetsextrahering
Du kan testa modellen för entitetsextrahering innan du importerar den till ditt flöde.
Logga in på Power Apps eller Power Automate.
I vänster fönster väljer du ... Mer>AI-nav.
Under Upptäck en AI-kapacitet, välj AI-modeller.
(Valfritt) För att behålla AI-modeller permanent på menyn för enkel åtkomst, välj nålikonen.
Välj Entitetsextrahering – Extrahera viktiga element från text och klassificera dem i fördefinierade kategorier.
Välj fördefinierade textexempel att analysera eller lägg till egen text i Analysera text för att se hur modellen analyserar text.
Använd formelfältet
Du kan integrera AI Builder modell för entitetsextrahering i Power Apps Studio med hjälp av formelfältet. Mer information finns i Använda Power Fx i AI Builder modeller i Power Apps (förhandsgranskning).
Används i Power Automate
Om du vill använda den här inbyggda modellen i Power Automate kan du läsa mer i Använda inbyggd modell för entitetsextrahering i Power Automate.
Dataformat och språk som stöds
- Dokument får inte vara längre än 5 000 tecken.
- Språk som stöds:
- Engelska
- Kinesiska (förenklad)
- Franska
- Tyska
- Portugisiska
- Italienska
- Spanska
Entitetstyper som stöds
Entity | Beskrivning |
---|---|
Ålder | Ålder för en person, plats eller sak, extraherad som tal |
Boolean | Positiva eller negativa svar, extraherade som ett booleskt värde |
Ort | Ortsnamn, extraherade som strängar |
Färg | Primärfärger och nyanser i färgspektrumet, extraherade som strängar |
Kontinent | Namn på kontinenter, extraherade som strängar |
Land/region | Lands- eller regionnamn, extraherade som strängar |
Datum och tid | Datum, tid, dagar i veckan och månader i förhållande till en tidpunkt, extraherade som en sträng |
Tid | Tidslängder, extraherade som en sträng, i TimeSpan-standardformat |
E-postadress | E-postadresser, extraherade som en sträng |
Händelse | Händelsenamn, extraherade som strängar |
Language | Språknamn, extraherade som strängar |
Belopp | Penningbelopp, extraherade som tal |
Antal | Kardinaltal i numerisk form eller textform, extraherade som tal |
Ordning | Ordningstal i numerisk form eller textform, extraherade som tal |
Organisation | Namn på organisationer, föreningar och företag, extraherade som en sträng |
Procentandel | Procent i numerisk form eller textform, extraherade som tal |
Personnamn | Delar av eller hela en persons namn, extraherat som en sträng |
Telefonnummer | Telefonnummer i US-standardformat, extraherade som strängar |
Hastighet | Hastighet, extraherad som en siffra |
Status | Namn och för kortningar för delstater i USA, extraherade som en sträng |
Gatuadress | Numrerade adresser, gator och vägar, ort, delstat/region, postnummer i amerikanskt standardformat, extraherade som en sträng |
Temperatur | Temperatur, extraherad som tal |
webbadress | Adresser och länkar till webbplats, extraherade som en sträng |
Vikt | Vikt, extraherad som en siffra |
Postnummer | Postnummer i amerikanskt standardformat, extraherade som en sträng |
Modell-utdata
Modellutdata visar de identifierade entiteterna och deras entitetstyper. Till exempel:
Inmatad text: "Kostnaderna för allmännyttiga tjänster har ökat med 7 % på vårt kontor i Boston"
Entiteter för modellutdata:
Entity | Entitetstyp |
---|---|
7 % | Procentandel |
Boston | Ort |
Nästa steg
Använd den fördefinierade modellen för entitetsextrahering i Power Automate