La anatomía de una extracción

An extraction is a structured representation of one of the requests made within a communication. Communications Mining will provide a list of these extractions for use in an automation.

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

Each extraction has two crucial properties that guide its interpretation. The first is the extraction name, which indicates the subject of the extraction. For instance, an extraction name could be Address Change or 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"
      }
    }
  ]
}