कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण पूर्वनिर्मित मॉडल
कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण पूर्वनिर्मित मॉडल एक पाठ दस्तावेज़ में मुख्य बिंदुओं की पहचान करता है। उदाहरण के लिए, दिए गए इनपुट टेक्स्ट "भोजन स्वादिष्ट था और सेवा बहुत अच्छी थी!", मॉडल मुख्य चर्चा बिंदु: "भोजन" और "बहुत अच्छी सेवा" लौटाता है। यह मॉडल असंरचित पाठ दस्तावेज़ों से मुख्य वाक्यांशों की सूची निकाल सकता है।
Power Apps में उपयोग करें
मुख्य वाक्यांश निष्कर्षण का अन्वेषण करें
आप अपने प्रवाह में इसे आयात करने से पहले कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण मॉडल को आज़मा सकते हैं।
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बाएँ फलक पर, ... अधिक >AI हब का चयन करें.
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मुख्य वाक्यांश निष्कर्षण का चयन करें - पाठ से सबसे अधिक प्रासंगिक शब्दों और वाक्यांशों को निकालें।
विश्लेषण करने के लिए पूर्वनिर्धारित पाठ नमूने का चयन करें, या अपना स्वयं का पाठ जोड़ें, यह देखने के लिए कि मॉडल आपके पाठ का विश्लेषण कैसे करता है, पाठ का विश्लेषण करें का चयन करें।
सूत्र पट्टी का उपयोग करें
आप सूत्र पट्टी का उपयोग करके अपने AI Builder कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण मॉडल को Power Apps Studio में एकीकृत कर सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए, Power Fx इन AI Builder मॉडलों में उपयोग Power Apps (पूर्वावलोकन) देखें।
Power Automate में उपयोग करें
यदि आप इस प्रीबिल्ट मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप अधिक जानकारी पा सकते हैं Power Automateकुंजी वाक्यांश निष्कर्षण प्रीबिल्ट मॉडल का उपयोग करें। Power Automate
समर्थित भाषा और डेटा प्रारूप
- भाषा: अफ़्रीकी, बल्गेरियाई, कैटलन, चीनी-सरलीकृत, क्रोएशियाई, डेनिश, डच, अंग्रेज़ी, एस्टोनियाई, फ़िनिश, फ़्रेंच, जर्मन, ग्रीक, हंगेरियन, इतालवी, इंडोनेशियाई, जापानी, कोरियाई, लातवियाई, नॉर्वेजियन (बोकमाल), पोलिश, पुर्तगाली (ब्राज़ील), पुर्तगाली (पुर्तगाल), रोमानियाई, रूसी, स्पेनिश, स्लोवाक, स्लोवेनियाई, स्वीडिश, तुर्की
- दस्तावेज़ 5,120 वर्णों से अधिक नहीं हो सकते.
मॉडल आउटपुट
यदि पाठ का पता चलता है, तो कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण मॉडल निम्नलिखित जानकारी आउटपुट करता है:
- परिणाम: दस्तावेज़ से वाक्यांशों की सूची
- वाक्यांश: दस्तावेज़ पाठ में कुंजी चर्चा बिंदु को दर्शाने वाले स्ट्रिंग
सीमाएँ
निम्नलिखित पूर्वनिर्मित मॉडलों में प्रति परिवेश किए गए कॉल पर निम्नलिखित लागू होता है: भाषा पहचान, मनोभाव विश्लेषण, और कुंजी वाक्यांश निष्कर्षण।
| कार्रवाई | आप LIMIT | नवीकरण अवधि |
|---|---|---|
| कॉल (प्रति वातावरण) | 400 | 60 सेकंड |
संबंधित जानकारी
प्रशिक्षण: मुख्य वाक्यांश निष्कर्षण पूर्वनिर्मित मॉडल (मॉड्यूल)