Observação
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Importante
As experiências clássicas de Deteção de Dados Eletrónicos foram descontinuadas a 31 de agosto de 2025. Esta descontinuação inclui a Pesquisa de Conteúdos clássica, a Deteção de Dados Eletrónicos clássica (Standard) e a Deteção de Dados Eletrónicos clássica (Premium). Estas opções não estão disponíveis como uma opção de experiência no portal do Microsoft Purview.
A menos que esteja a trabalhar diretamente com a Microsoft ao utilizar estas funcionalidades legadas para cenários de transição de curto prazo específicos, utilize a documentação de orientação para a nova experiência de Deteção de Dados Eletrónicos no portal do Microsoft Purview.
As capacidades de machine learning (ML) no Descoberta Eletrônica do Microsoft Purview (Premium) podem ajudá-lo a tornar o processo de decisão mais eficiente ao rever documentos de casos num conjunto de revisão. As etiquetas inteligentes são uma forma de trazer as capacidades de ML para onde as decisões são registadas: ao marcar documentos durante a revisão. Quando cria um grupo de etiquetas inteligentes, as decisões que são o resultado do modelo de ML que associou ao grupo de etiquetas inteligentes são apresentadas em linha com as etiquetas no grupo de etiquetas. Isto ajuda a ver as informações dos resultados do ML em linha quando estiver a rever documentos específicos.
Como configurar um grupo de etiquetas inteligentes
Num conjunto de revisões, selecione Gerir conjunto de revisão e, em seguida, selecione Gerir etiquetas.
Selecione Adicionar grupo de etiquetas e, em seguida, selecione Adicionar grupo de etiquetas inteligentes.
Selecione o modelo de ML que pretende associar ao grupo de etiquetas.
Isto cria um grupo de etiquetas e N etiquetas subordinadas, em que N é o número de saídas possíveis do modelo. Por exemplo, o modelo de deteção de privilégios advogado-cliente tem duas saídas possíveis:
- Positivo: utilize para etiquetar documentos que contenham conteúdo privilegiado advogado-cliente.
- Negativo: utilize para etiquetar documentos que não contenham conteúdo privilegiado advogado-cliente.
Se selecionar este modelo, é criado um grupo de etiquetas com duas etiquetas subordinadas (uma etiqueta subordinada denominada Positivo e a outra com o nome Negativo) para o conjunto de revisões. Neste exemplo, cada etiqueta subordinada corresponde a uma das saídas possíveis do modelo de deteção de privilégios advogado-cliente.
Opcionalmente, pode mudar o nome do grupo de etiquetas e das etiquetas subordinadas. Por exemplo, pode mudar o nome da etiqueta Positivo para Privilegiado e a etiqueta Negativo para Não com privilégios.
Como utilizar etiquetas inteligentes
Ao rever um documento, os resultados do modelo são apresentados junto à etiqueta subordinada adequada. Por exemplo, se tiver um grupo de etiquetas inteligentes para deteção de privilégios advogado-cliente e rever um documento potencialmente privilegiado, o motivo para essa conclusão é apresentado junto à etiqueta adequada. É importante ter em atenção que a etiqueta não é aplicada automaticamente ao documento. O revisor toma a decisão sobre como etiquetar o documento.