Використання зразків даних для класифікації категорій
Почніть вивчати AI Builder класифікацію категорій за допомогою зразків даних для створення та навчання моделі класифікації категорій. У зразку даних використовуються відгуки клієнтів для лікарні. Мета - навчити модель, здатну прогнозувати категорію знову отриманих відгуків. Ця модель може допомогти адміністратору лікарні звільнити час від категоризації відгуків пацієнтів, залишаючи більше часу, щоб діяти відповідно до цього та забезпечити кращий досвід для пацієнтів.
Нотатка
Ці зразки даних автоматично додаються до середовища, якщо ввімкнути параметр Розгортання зразків програм і даних під час створення бази даних .
Налаштування середовища з даними
Завантажити AIBuilder_Lab.zip, який містить вибіркові дані класифікації категорій.
Нотатка
Файл AIBuilder_Lab.zip також містить зразки файлів для роботи з іншими AI Builder типами моделей, а також деякі практичні лабораторії, про які можна дізнатися більше AI Builder. Щоб отримати додаткові відомості про вміст zip-файлу, перейдіть до файлу readme.txt, який включено до zip-файлу .
Імпортуйте рішення AIBuildetTextSample_1_0_0 у своє Microsoft Power Platform середовище. Щоб дізнатися більше, перейдіть на сторінку Імпорт, оновлення та експорт рішень.
Перейдіть до папки Lab Data/Text Classification у файлах лабораторії, а потім завантажте дані з pai_healthcare_feedbacks.
Створіть свою модель
Перейдіть на екран збірки AI Builder та виберіть Класифікація категорій.
Введіть ім’я, а потім створіть свою модель.
Натисніть кнопку Виділити текст, виділіть таблицю healthcare_feedback , а потім виділіть текстовий стовпець.
Натисніть кнопку Виділити стовпець , перегляньте текст із тегами, а потім натисніть кнопку Далі.
Виберіть елемент Виділити теги , а потім виділіть стовпчик тегів .
Натисніть кнопку Вибрати стовпець, переконайтеся, що вибрано правильний роздільник (кому), а потім натисніть кнопку Далі .
Перегляньте текст і теги та натисніть кнопку Далі.
Виберіть англійську мову як мову тексту, а потім натисніть кнопку Далі.
Перегляньте зведення моделі, а потім натисніть кнопку Тренувати , щоб тренувати модель.