Verwenden von allgemeinen Feldern in Ihrer Anwendung

Communications Mining bietet mehrere Möglichkeiten zum Abrufen von Vorhersagen, einschließlich vorhergesagter allgemeiner Felder. Lesen Sie die Übersicht zum Datendownload , um zu erfahren, welche Methode für Ihren Anwendungsfall am besten funktioniert.

Egal, welche Methode Sie wählen: Sie müssen sich der folgenden Grenzfälle bewusst sein und sie in Ihrer Anwendung behandeln:

• Nicht alle erwarteten allgemeinen Felder sind in der Antwort vorhanden
• Die Antwort enthält mehrere Übereinstimmungen für ein oder mehrere allgemeine Felder
• Nicht alle allgemeinen Felder in der Antwort sind korrekt

In diesem Abschnitt gehen wir auf jeden dieser Randfälle detaillierter ein.

Nicht alle allgemeinen Felder sind in der Antwort vorhanden

Sie sollten erwarten, dass Sie Fälle behandeln, in denen nicht alle erwarteten allgemeinen Felder vorhanden sind. Im folgenden Beispiel hat die E-Mail die Versicherungsnummer, aber nicht den Namen der gesicherten Organisation. Ihre Anwendung sollte mit solchen partiellen Informationen umgehen können.

Abbildung 1. Fehlende gesicherte Organisation

Die Antwort enthält mehrere Übereinstimmungen für ein oder mehrere allgemeine Felder

Sie sollten auch das Problem im vorherigen Fall lösen, nämlich Fälle, in denen ein Kommentar allgemeinere Felder als erwartet hat. Im folgenden Beispiel erwarten wir zwar eine Versicherungsnummer und einen Namen der gesicherten Organisation pro E-Mail, aber die E-Mail hat mehrere Versicherungsnummern.

Abbildung 2. Mehrere Übereinstimmungen für dasselbe Feld

Beachten Sie, dass Sie die Metadaten in der Antwort bei der Bearbeitung solcher Fälle verwenden können. Beispielsweise können wir Richtliniennummern auswählen, die im E-Mail-Betreff angezeigt werden, gegenüber denen, die im E-Mail-Textkörper angezeigt werden. Das folgende Beispiel zeigt die Antwort, die die API für unsere Beispiel-E-Mail zurückgibt.

{
  "predictions": [
    {
      "uid": "aa05ba2250de48e3.7588b85f68f81c3b",
      "labels": [...],
      "entities": [
        {
          "id": "6a1d11118b60868e",
          "name": "policy-number",
          "span": {
            "content_part": "body",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_start": 200,
            "utf16_byte_end": 222,
            "char_start": 100,
            "char_end": 111
          },
          "kind": "policy-number",
          "formatted_value": "GHI-0204963"
        },
        {
          "id": "6a1d11118b60868e",
          "name": "policy-number",
          "span": {
            "content_part": "subject",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_start": 0,
            "utf16_byte_end": 22,
            "char_start": 0,
            "char_end": 11
          },
          "kind": "policy-number",
          "formatted_value": "GHI-0068448"
        },
        {...},
        {...},
        {...}
      ]
    }
  ],
  "model": {
    "version": 31,
    "time": "2021-07-14T15:00:57.608000Z"
  },
  "status": "ok"
}

Nicht alle allgemeinen Felder in der Antwort sind korrekt

Da allgemeine Felder mithilfe von Machine Learning extrahiert werden, sollten Sie schließlich mit falschen Übereinstimmungen rechnen. Die Anzahl der falschen Übereinstimmungen hängt vom allgemeinen Feld ab, das Sie verwenden. Auf der Seite Validierung Ihres Datasets finden Sie Validierungsstatistiken, um die Leistung eines Felds zu verstehen.

Abbildung 3. Allgemeine Feldvalidierung