类别分类自定义模型概述
对于组织，文本数据量呈指数级增长。 电子邮件、文档和社交媒体之类渠道不断增大文本数据量。 此类数据包含有价值的信息，在提取和处理这些信息时，可帮助你向客户提供更好的产品和服务。 处理数据量不断增加这样的情况通常非常耗时且容易出错，并且可能会导致错过业务机会和增加成本。
类别分类是自然语言处理 (NLP) 的基本挑战之一。 通过类别分类，可以标识包含标记的文本条目，以用于以下方面：
- 情绪分析
- 垃圾邮件检测
- 客户请求路由
- 其他业务需求
使用 Power Automate 和 Power Apps 中的 AI Builder 类别分类自动化和扩展您的业务流程。 AI Builder 模型可帮助您的员工自由处理新的见解。 将这些结果作为其他 AI 功能的输入，例如订阅用户流失和预测分析。 AI Builder 会学习之前标记的文本项，并让您能够将存储在 Microsoft Dataverse 中的非结构化文本数据分类到您自己的特定于业务的类别。