在应用程序中使用常规字段

Communications Mining 提供多种获取预测的方法，包括预测常规字段。 请参阅数据下载概述，了解哪种方法最适合您的用例。

无论选择哪种方法，您都需要了解以下边缘情况，并在应用程序中进行处理：

• 响应中并未包含所有预期常规字段
• 响应包含一个或多个常规字段的多个匹配项
• 并非响应中显示的所有常规字段都正确

在本节中，我们将更详细地介绍每种边缘情况。

响应中并未包含所有常规字段

您应该会处理并非所有预期常规字段都存在的情况。 在下面的示例中，电子邮件地址包含保单编号，但没有受保的组织名称。 您的应用程序应该能够处理此类部分信息。

图 1.缺少受保组织

响应包含一个或多个常规字段的多个匹配项

您还应该处理与前一种情况相反的情况，即注释的常规字段多于预期的情况。 在下面的示例中，即使我们预计每封电子邮件都有一个保单编号和受保组织名称，该电子邮件地址也包含多个保单编号。

图 2.同一常规字段的多个匹配项

请注意，在处理此类情况时，您可以使用响应中的元数据。 例如，我们可以选择优先选取出现在电子邮件主题中的保单编号，而非出现在电子邮件正文中的保单编号。 下面的示例显示了 API 将为我们的示例电子邮件返回的响应。

{
  "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"
}

并非响应中显示的所有常规字段都正确

最后，由于一般字段是使用机器学习提取的，因此您应该会收到错误的匹配项。 错误匹配项的数量取决于您使用的通用字段。 数据集的“验证”页面提供验证统计信息，以了解常规字段的执行方式。

图 3.常规字段验证