La anatomía de una extracción

Una extracción es una representación estructurada de una de las solicitudes realizadas dentro de una comunicación. Communications Mining proporcionará una lista de estas extracciones para su uso en una automatización.

Nota: las extracciones se definen por el formador del modelo al configurar la taxonomía.

Cada extracción tiene dos propiedades cruciales que guían su interpretación. El primero es el nombre de la extracción, que indica el sujeto de la extracción. Por ejemplo, un nombre de extracción podría ser Address Change o Account Update > Contact Number.

La segunda propiedad importante es fields.Los campos representan los puntos de datos específicos que pretendemos extraer de una comunicación. Por ejemplo, para la extracción Address Change, los campos relevantes pueden incluir AccountNumber, FirstLineOfAddress y PostCode.

Cada extracción también viene con una puntuación occurrence_confidence. Esta puntuación indica nuestra confianza en la precisión de la extracción. Se aplica un umbral a esta puntuación. Normalmente, las predicciones con una puntuación de confianza por encima del umbral se automatizarán, mientras que las que están por debajo se marcarán para la revisión manual.El campo thresholds muestra cada umbral que ha superado la predicción.

Nota: para determinar si tu confianza de predicción ha superado el umbral establecido en la transmisión, comprueba el umbral stream.

Una extracción de ejemplo

Este es un ejemplo en el que se ha predicho una extracción Policy > Amendment > Address Change y la confianza de esta predicción ha superado el umbral de confianza llamado stream.

{
  "name": "Policy > Amendment > Address Change",
  "occurrence_confidence": {
    "value": 0.9909818768501282,
    "thresholds": ["stream"]
  },
  "fields": [
    {
      "name": "Address Line",
      "value": {
        "formatted": "45 Brillington Lane"
      }
    },
    {
      "name": "Excess Amount",
      "value": null
    },
    {
      "name": "Policy Number",
      "value": {
        "formatted": "XE-182943"
      }
    },
    {
      "name": "Town / City",
      "value": {
        "formatted": "Doncaster"
      }
    },
    {
      "name": "UK Postcode",
      "value": {
        "formatted": "S45 9UX"
      }
    }
  ]
}