مشاركة عبر

TextAnalysisClient class

الحزمة:
@azure/ai-language-text

عميل للتفاعل مع ميزات تحليل النص في Azure Cognitive Language Service.

يحتاج العميل إلى نقطة نهاية مورد Language وطريقة مصادقة مثل مفتاح API أو AAD. يمكن العثور على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ونقطة النهاية في صفحة مورد اللغة في مدخل Microsoft Azure. سيتم تحديد موقعها في صفحة مفاتيح المورد ونقطة النهاية، ضمن إدارة الموارد.

أمثلة للمصادقة:

مفتاح واجهة برمجة التطبيقات

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-language-text";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Azure Active Directory

راجع حزمة @azure/identity لمزيد من المعلومات حول المصادقة باستخدام Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-language-text";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

المنشئون

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

إنشاء مثيل TextAnalysisClient مع نقطة نهاية مورد Language وطريقة مصادقة مثل مفتاح API أو AAD.

يمكن العثور على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ونقطة النهاية في صفحة مورد اللغة في مدخل Microsoft Azure. سيتم تحديد موقعها في صفحة مفاتيح المورد ونقطة النهاية، ضمن إدارة الموارد.

مثل

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-language-text";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

إنشاء مثيل TextAnalysisClient مع نقطة نهاية مورد Language وطريقة مصادقة مثل مفتاح API أو AAD.

يمكن العثور على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ونقطة النهاية في صفحة مورد اللغة في مدخل Microsoft Azure. سيتم تحديد موقعها في صفحة مفاتيح المورد ونقطة النهاية، ضمن إدارة الموارد.

مثل

راجع حزمة @azure/identity لمزيد من المعلومات حول المصادقة باستخدام Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-language-text";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

الأساليب

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتحديد اللغة التي تتم كتابة سلاسل الإدخال التي تم تمريرها فيها، وإرجاع اللغة المكتشفة لكل منها بالإضافة إلى درجة تشير إلى ثقة النموذج في صحة اللغة المستنتجة. تشير الدرجات القريبة من 1 إلى اليقين العالي في النتيجة. يتم دعم 120 لغة.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

الكشف عن اللغة

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview لمزيد من المعلومات حول الكشف عن اللغة.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتحديد اللغة التي تتم كتابة سلاسل الإدخال التي تم تمريرها فيها، وإرجاع اللغة المكتشفة لكل منها بالإضافة إلى درجة تشير إلى ثقة النموذج في صحة اللغة المستنتجة. تشير الدرجات القريبة من 1 إلى اليقين العالي في النتيجة. يتم دعم 120 لغة.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

الكشف عن اللغة

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview لمزيد من المعلومات حول الكشف عن اللغة.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتنفيذ الإجراء الذي تختاره على سلاسل الإدخال. راجع $AnalyzeActionName للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة.

يعتمد تخطيط كل عنصر في صفيف النتائج على الإجراء المختار. على سبيل المثال، تتكون كل نتيجة مستند PIIEntityRecognition من كل من entitiesredactedText حيث الأول عبارة عن قائمة بجميع كيانات Pii في النص والأخير هو النص الأصلي بعد تنقيح جميع كيانات Pii هذه منه.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

التنقيب عن الآراء

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview لمزيد من المعلومات حول استخراج الآراء.

معلومات التعريف الشخصية

const documents = [<input strings>];
const languageCode = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageCode, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview لمزيد من المعلومات حول معلومات التعريف الشخصية.
analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتنفيذ الإجراء الذي تختاره على مستندات الإدخال. راجع $AnalyzeActionName للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة.

يعتمد تخطيط كل عنصر في صفيف النتائج على الإجراء المختار. على سبيل المثال، تتكون كل نتيجة مستند PIIEntityRecognition من كل من entitiesredactedText حيث الأول عبارة عن قائمة بجميع كيانات Pii في النص والأخير هو النص الأصلي بعد تنقيح جميع كيانات Pii هذه منه.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

التنقيب عن الآراء

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview لمزيد من المعلومات حول استخراج الآراء.

معلومات التعريف الشخصية

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview لمزيد من المعلومات حول معلومات التعريف الشخصية.
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

تنفيذ صفيف (دفعة) من الإجراءات على مستندات الإدخال. يحتوي كل إجراء على حقل kind يحدد طبيعة الإجراء. راجع $AnalyzeBatchActionNames للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة. بالإضافة إلى kind، يمكن أن تحتوي الإجراءات أيضا على معلمات أخرى مثل disableServiceLogsmodelVersion.

يحتوي صفيف النتائج على نتائج إجراءات الإدخال هذه حيث يحتوي كل عنصر أيضا على حقل kind يحدد نوع النتائج.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

استخراج العبارة الرئيسية والتعرف على كيان Pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

تنفيذ صفيف (دفعة) من الإجراءات على مستندات الإدخال. يحتوي كل إجراء على حقل kind يحدد طبيعة الإجراء. راجع $AnalyzeBatchActionNames للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة. بالإضافة إلى kind، يمكن أن تحتوي الإجراءات أيضا على معلمات أخرى مثل disableServiceLogsmodelVersion.

يحتوي صفيف النتائج على نتائج إجراءات الإدخال هذه حيث يحتوي كل عنصر أيضا على حقل kind يحدد نوع النتائج.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

استخراج عبارة المفاتيح والتعرف على كيان Pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

إنشاء استقصاء من الحالة المتسلسلة لأداة استقصاء أخرى. يمكن أن يكون هذا مفيدا عندما تريد إنشاء استقصاءات على مضيف مختلف أو يحتاج إلى إنشاء أداة استقصاء بعد أن لا تكون الأصلية في النطاق.

تفاصيل المنشئ

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

إنشاء مثيل TextAnalysisClient مع نقطة نهاية مورد Language وطريقة مصادقة مثل مفتاح API أو AAD.

يمكن العثور على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ونقطة النهاية في صفحة مورد اللغة في مدخل Microsoft Azure. سيتم تحديد موقعها في صفحة مفاتيح المورد ونقطة النهاية، ضمن إدارة الموارد.

مثل

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-language-text";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: KeyCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

المعلمات

endpointUrl

string

عنوان URL لنقطة نهاية مورد خدمة اللغات المعرفية

credential
KeyCredential

بيانات الاعتماد الرئيسية التي سيتم استخدامها لمصادقة الطلبات إلى الخدمة.

options
TextAnalysisClientOptions

يستخدم لتكوين عميل TextAnalytics.

TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

إنشاء مثيل TextAnalysisClient مع نقطة نهاية مورد Language وطريقة مصادقة مثل مفتاح API أو AAD.

يمكن العثور على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ونقطة النهاية في صفحة مورد اللغة في مدخل Microsoft Azure. سيتم تحديد موقعها في صفحة مفاتيح المورد ونقطة النهاية، ضمن إدارة الموارد.

مثل

راجع حزمة @azure/identity لمزيد من المعلومات حول المصادقة باستخدام Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-language-text";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

المعلمات

endpointUrl

string

عنوان URL لنقطة نهاية مورد خدمة اللغات المعرفية

credential
TokenCredential

بيانات اعتماد الرمز المميز لاستخدامها لمصادقة الطلبات إلى الخدمة.

options
TextAnalysisClientOptions

يستخدم لتكوين عميل TextAnalytics.

تفاصيل الأسلوب

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتحديد اللغة التي تتم كتابة سلاسل الإدخال التي تم تمريرها فيها، وإرجاع اللغة المكتشفة لكل منها بالإضافة إلى درجة تشير إلى ثقة النموذج في صحة اللغة المستنتجة. تشير الدرجات القريبة من 1 إلى اليقين العالي في النتيجة. يتم دعم 120 لغة.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

الكشف عن اللغة

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview لمزيد من المعلومات حول الكشف عن اللغة.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: LanguageDetectionInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

المعلمات

actionName

ActionName

اسم الإجراء الذي سيتم تنفيذه على مستندات الإدخال، راجع $AnalyzeActionName

documents

LanguageDetectionInput[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

معلمات الإجراء الاختياري وإعدادات العملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

صفيف من النتائج حيث يحتوي كل عنصر على اللغة الأساسية لمستند الإدخال المقابل.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتحديد اللغة التي تتم كتابة سلاسل الإدخال التي تم تمريرها فيها، وإرجاع اللغة المكتشفة لكل منها بالإضافة إلى درجة تشير إلى ثقة النموذج في صحة اللغة المستنتجة. تشير الدرجات القريبة من 1 إلى اليقين العالي في النتيجة. يتم دعم 120 لغة.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

الكشف عن اللغة

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview لمزيد من المعلومات حول الكشف عن اللغة.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], countryHint?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

المعلمات

actionName

ActionName

اسم الإجراء الذي سيتم تنفيذه على مستندات الإدخال، راجع $AnalyzeActionName

documents

string[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

countryHint

string

يشير إلى بلد الأصل لكافة سلاسل الإدخال لمساعدة النموذج في التنبؤ باللغة المكتوبة بها. إذا لم يتم تحديدها، تعيين هذه القيمة إلى تلميح البلد الافتراضي في TextAnalysisClientOptions. إذا تم تعيينها إلى سلسلة فارغة، أو السلسلة "none"، فستطبق الخدمة نموذجا حيث يتم إلغاء تعيين البلد بشكل صريح. يتم تطبيق تلميح البلد نفسه على كافة السلاسل في مجموعة الإدخال.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

معلمات الإجراء الاختياري وإعدادات العملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

صفيف من النتائج حيث يحتوي كل عنصر على اللغة الأساسية لمستند الإدخال المقابل.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتنفيذ الإجراء الذي تختاره على سلاسل الإدخال. راجع $AnalyzeActionName للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة.

يعتمد تخطيط كل عنصر في صفيف النتائج على الإجراء المختار. على سبيل المثال، تتكون كل نتيجة مستند PIIEntityRecognition من كل من entitiesredactedText حيث الأول عبارة عن قائمة بجميع كيانات Pii في النص والأخير هو النص الأصلي بعد تنقيح جميع كيانات Pii هذه منه.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

التنقيب عن الآراء

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview لمزيد من المعلومات حول استخراج الآراء.

معلومات التعريف الشخصية

const documents = [<input strings>];
const languageCode = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageCode, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview لمزيد من المعلومات حول معلومات التعريف الشخصية.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], languageCode?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

المعلمات

actionName

ActionName

اسم الإجراء الذي سيتم تنفيذه على مستندات الإدخال، راجع $AnalyzeActionName

documents

string[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

languageCode

string

التعليمات البرمجية للغة التي تتم كتابة جميع سلاسل الإدخال فيها. إذا لم يتم تحديدها، تعيين هذه القيمة إلى اللغة الافتراضية في TextAnalysisClientOptions. إذا تم تعيينها إلى سلسلة فارغة، فستطبق الخدمة نموذجا حيث يتم تعيين اللغة بشكل صريح إلى "بلا". يختلف دعم اللغة لكل إجراء، على سبيل المثال، يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول اللغات المعتمدة لإجراءات التعرف على الكيان في https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support. إذا تم تعيينها إلى "تلقائي"، فستستنتج الخدمة تلقائيا اللغة من نص الإدخال.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

معلمات الإجراء الاختياري وإعدادات العملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

صفيف من النتائج المقابلة لمستندات الإدخال

analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

تشغيل نموذج تنبؤي لتنفيذ الإجراء الذي تختاره على مستندات الإدخال. راجع $AnalyzeActionName للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة.

يعتمد تخطيط كل عنصر في صفيف النتائج على الإجراء المختار. على سبيل المثال، تتكون كل نتيجة مستند PIIEntityRecognition من كل من entitiesredactedText حيث الأول عبارة عن قائمة بجميع كيانات Pii في النص والأخير هو النص الأصلي بعد تنقيح جميع كيانات Pii هذه منه.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

التنقيب عن الآراء

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview لمزيد من المعلومات حول استخراج الآراء.

معلومات التعريف الشخصية

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview لمزيد من المعلومات حول معلومات التعريف الشخصية.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: TextDocumentInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

المعلمات

actionName

ActionName

اسم الإجراء الذي سيتم تنفيذه على مستندات الإدخال، راجع $AnalyzeActionName

documents

TextDocumentInput[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

معلمات الإجراء الاختياري وإعدادات العملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

صفيف من النتائج المقابلة لمستندات الإدخال

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

تنفيذ صفيف (دفعة) من الإجراءات على مستندات الإدخال. يحتوي كل إجراء على حقل kind يحدد طبيعة الإجراء. راجع $AnalyzeBatchActionNames للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة. بالإضافة إلى kind، يمكن أن تحتوي الإجراءات أيضا على معلمات أخرى مثل disableServiceLogsmodelVersion.

يحتوي صفيف النتائج على نتائج إجراءات الإدخال هذه حيث يحتوي كل عنصر أيضا على حقل kind يحدد نوع النتائج.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

استخراج العبارة الرئيسية والتعرف على كيان Pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: string[], languageCode?: string, options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

المعلمات

actions

AnalyzeBatchAction[]

صفيف من الإجراءات التي سيتم تشغيلها على مستندات الإدخال

documents

string[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

languageCode

string

التعليمات البرمجية للغة التي تتم كتابة جميع سلاسل الإدخال فيها. إذا لم يتم تحديدها، تعيين هذه القيمة إلى اللغة الافتراضية في TextAnalysisClientOptions. إذا تم تعيينها إلى سلسلة فارغة، فستطبق الخدمة نموذجا حيث يتم تعيين اللغة بشكل صريح إلى "بلا". يختلف دعم اللغة لكل إجراء، على سبيل المثال، يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول اللغات المعتمدة لإجراءات التعرف على الكيان في https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support. إذا تم تعيينها إلى "تلقائي"، فستستنتج الخدمة تلقائيا اللغة من نص الإدخال.

options
BeginAnalyzeBatchOptions

الإعدادات الاختيارية للعملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeBatchPoller>

صفيف من النتائج المقابلة لإجراءات الإدخال

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

تنفيذ صفيف (دفعة) من الإجراءات على مستندات الإدخال. يحتوي كل إجراء على حقل kind يحدد طبيعة الإجراء. راجع $AnalyzeBatchActionNames للحصول على قائمة بالإجراءات المدعومة. بالإضافة إلى kind، يمكن أن تحتوي الإجراءات أيضا على معلمات أخرى مثل disableServiceLogsmodelVersion.

يحتوي صفيف النتائج على نتائج إجراءات الإدخال هذه حيث يحتوي كل عنصر أيضا على حقل kind يحدد نوع النتائج.

راجع https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits لحدود البيانات.

امثله

استخراج عبارة المفاتيح والتعرف على كيان Pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: TextDocumentInput[], options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

المعلمات

actions

AnalyzeBatchAction[]

صفيف من الإجراءات التي سيتم تشغيلها على مستندات الإدخال

documents

TextDocumentInput[]

مستندات الإدخال التي سيتم تحليلها

options
BeginAnalyzeBatchOptions

الإعدادات الاختيارية للعملية

المرتجعات

Promise<AnalyzeBatchPoller>

صفيف من النتائج المقابلة لإجراءات الإدخال

restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

إنشاء استقصاء من الحالة المتسلسلة لأداة استقصاء أخرى. يمكن أن يكون هذا مفيدا عندما تريد إنشاء استقصاءات على مضيف مختلف أو يحتاج إلى إنشاء أداة استقصاء بعد أن لا تكون الأصلية في النطاق.

function restoreAnalyzeBatchPoller(serializedState: string, options?: RestoreAnalyzeBatchPollerOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

المعلمات

serializedState

string

الحالة المتسلسلة لمقصر آخر. إنها نتيجة poller.toString()

options
RestoreAnalyzeBatchPollerOptions

الإعدادات الاختيارية للعملية

مثل

client.beginAnalyzeBatch بإرجاع وعد من شأنها أن تحل إلى الاستقصاء. يمكن تسلسل حالة الاستقصاء واستخدامها لإنشاء حالة أخرى كما يلي:

const serializedState = poller.toString();
const rehydratedPoller = await client.createAnalyzeBatchPoller(serializedState);
const actionResults = await rehydratedPoller.pollUntilDone();

المرتجعات

Promise<AnalyzeBatchPoller>