配置常规字段

我们将使用保险用例作为示例。 保险公司邮箱接收来自代理的电子邮件，应将其分类到不同的团队进行处理。 在此示例中，数据集已经过训练，分类如下所示：

图 1.分类示例

此邮箱偶尔会收到紧急的续订请求、取消请求和管理员请求。 Communications Mining 已经过训练，可以识别每个概念，并且 Communications Mining 预测可用于通过创建支持工单，将电子邮件分类到正确的团队。

为确保快速响应客户，我们可以提取一些关键数据点，以帮助下游团队处理请求。 具体来说，我们要从电子邮件中提取保单编号、受保组织名称和经纪人名称。 我们可以使用常规字段提取来执行此操作。

图 2.已配置的常规字段

由于保单编号格式特定于该特定保险公司，因此我们将常规字段配置为可从头开始训练。 另一方面，参保组织是一种组织，因此我们根据内置的组织常规字段将其配置为可培训。 最后，我们注意到代理并不总是将其名称输入到电子邮件中，因此我们决定使用代理电子邮件地址（可从注释元数据中获取）在内部数据库中查找相应的名称，而不是将其提取为常规字段。

下表总结了这些方法。

配置	何时使用	示例
不含基本通用字段的可训练通用字段	最常用于各种内部 ID，或者在 Communications Mining 中没有合适的基本常规字段时使用。	保单编号、客户 ID
具有基本通用字段的可训练通用字段	用于自定义 Communications Mining 中现有的预构建常规字段。	取消日期（基于日期）、受保组织（基于组织）
预构建的常规字段（不可训练）	用于应完全按照定义匹配的一般字段，否则训练会导致出错。	位于
使用注释元数据代替常规字段	当注释元数据中已以结构化形式显示所需信息时使用。	发件人地址、发件人域