了解标签、实体和元数据

在设计分类之前，了解标签、实体和元数据应捕获的内容以实现您的目标非常重要。 重叠部分应尽量减少，因为它们相辅相成。

标签:

• 概念、主题和意图
• 例如，“地址更改请求”、“紧急”、“状态更新请求”等
• 不应用于捕获元数据中存在的信息

实体:

• 从文本中提取的结构化数据点
• 例如 保单编号、交易 ID、URL、日期、金额等

元数据:

• 与每条消息关联的其他结构化信息
• 元数据属性可以是用户属性(在上传前定义和添加，例如 NPS 分数）、电子邮件属性（从电子邮件中捕获，例如 发件人、收件人、域等）和线索属性（由平台为电子邮件和聊天等线索数据自动派生，例如 会话中的消息数量、会话持续时间等）

以下是 标签和实体之间 的一些 主要区别和相似之处 。两者通常结合使用以实现自动化，但单独使用时，它们有不同的用途：

平台可以在训练期间学习什么？

平台会根据 消息文本 （对于电子邮件，是指电子邮件的主题和正文）以及 一些元数据属性 进行 标签预测 。对于 实体 ，它会从 分配的文本 范围 以及该 范围的文本上下文中 学习。

同时使用标签、实体和元数据

下面的消息示例显示了标签、实体和元数据的区别，但又彼此补充。 要实现此入站请求的自动化，可能需要完成每个步骤以用于特定目的：