Creación de un proyecto de NER personalizado

Use este artículo para obtener información sobre cómo configurar los requisitos para usar NER personalizado y crear un proyecto.

Requisitos previos

Antes de empezar a usar NER personalizado, necesitará:

• Una suscripción a Azure (cree una cuenta gratuita).

Creación de un recurso de Language

Antes de empezar a usar NER personalizado, necesitará un recurso de Lenguaje de Azure AI. Se recomienda crear el recurso de idioma y conectarlo a una cuenta de almacenamiento en Azure Portal. La creación de un recurso en Azure Portal permite crear una cuenta de Azure Storage al mismo tiempo, con todos los permisos necesarios preconfigurados. También puede seguir leyendo el artículo para aprender a usar un recurso existente y configurarlo para que funcione con el reconocimiento de entidades con nombre personalizadas.

También necesitará una cuenta de Azure Storage en la que cargará los archivos .txt que se usarán para entrenar un modelo para extraer entidades.

Nota

• Debe tener asignado un rol de propietario en el grupo de recursos para crear un recurso de idioma.
• Si va a conectar una cuenta de almacenamiento ya existente, debe tener asignado un rol de propietario.

Creación de un recurso de idioma y conexión de la cuenta de almacenamiento

Puede crear un recurso de las siguientes formas:

• Azure Portal
• Language Studio
• PowerShell

Nota:

No debe mover la cuenta de almacenamiento a otro grupo de recursos o suscripción una vez que esté vinculada con el recurso de lenguaje.

Creación de un nuevo recurso en Azure Portal

1. Inicie sesión en Azure Portal y cree un recurso de Lenguaje de Azure AI.

2. En la ventana que se abre, seleccione Clasificación de texto personalizado y reconocimiento de entidades con nombre personalizadas en las características personalizadas. Seleccione Continuar para crear el recurso en la parte inferior de la pantalla.

   

3. Cree un recurso de idioma con los detalles siguientes.

   Nombre	Descripción
   Suscripción	Su suscripción de Azure.
   Grupo de recursos	Grupo de recursos que contendrá su recurso. Puede elegir uno existente o crear uno.
   Region	La región del recurso de idioma. Por ejemplo, "Oeste de EE. UU. 2".
   Nombre	Nombre del recurso.
   Plan de tarifa	Plan de tarifa del recurso de idioma. Puede usar el nivel de servicio Gratis (F0) para probar el servicio.

   Nota

   Si recibe un mensaje que indica "la cuenta de inicio de sesión no es propietaria del grupo de recursos de la cuenta de almacenamiento seleccionada", la cuenta debe tener asignado un rol de propietario en el grupo de recursos para poder crear un recurso de idioma. Póngase en contacto con el propietario de la suscripción de Azure para obtener ayuda.

4. En la sección Clasificación de texto personalizado y reconocimiento de entidades con nombre personalizadas, seleccione una cuenta de almacenamiento existente o Nueva cuenta de almacenamiento. Estos valores son para ayudarle a empezar y no necesariamente los valores de la cuenta de almacenamiento que querrá usar en entornos de producción. Para evitar la latencia durante la compilación del proyecto, conéctese a cuentas de almacenamiento en la misma región que el recurso de idioma.

   Valor de la cuenta de almacenamiento	Valor recomendado
   Nombre de la cuenta de almacenamiento	Cualquier nombre
   Tipo de cuenta de almacenamiento	LRS estándar

5. Asegúrese de que el Aviso de IA responsable esté activado. Seleccione Revisar y crear en la parte inferior de la página y, luego, seleccione Crear.

Creación de un nuevo recurso de idioma desde Language Studio

Si es la primera vez que inicia sesión, verá una ventana en Language Studio que le permitirá elegir un recurso de idioma existente o crear uno. También puede crear un recurso; para ello, haga clic en el icono de configuración de la esquina superior derecha, seleccione Recursos y, a continuación, haga clic en Crear un nuevo recurso.

Cree un recurso de idioma con los detalles siguientes.

Detalles de la instancia	Valor requerido
Suscripción de Azure	Su suscripción de Azure
Grupo de recursos de Azure	Su grupo de recursos de Azure
Nombre de recurso de Azure	Nombre de su recurso de Azure
Location	La región del recurso de idioma.
Plan de tarifa	El plan de tarifa del recurso de idioma.

Importante

• Asegúrese de habilitar la opción Identidad administrada al crear el recurso de idioma.
• Lea y confirme el aviso de inteligencia artificial responsable

Para usar el reconocimiento de entidades con nombre personalizadas, deberá crear una cuenta de Azure Storage si aún no tiene una.

Creación de un nuevo recurso de idioma mediante PowerShell

Puede crear un nuevo recurso y una cuenta de almacenamiento con los siguientes archivos de plantilla y parámetros de la CLI, que se hospedan en GitHub.

Edite los valores siguientes en el archivo de parámetros:

Nombre de parámetro	Descripción del valor
name	Nombre del recurso de idioma
location	Región en la que se hospeda el recurso. Para más información, consulte Límites de servicio.
sku	Plan de tarifa del recurso.
storageResourceName	Nombre de la cuenta de almacenamiento
storageLocation	Región en la que se hospeda la cuenta de almacenamiento.
storageSkuType	SKU de la cuenta de almacenamiento.
storageResourceGroupName	Grupo de recursos de la cuenta de almacenamiento

Utilice el siguiente comando de PowerShell para implementar la plantilla de Azure Resource Manager (ARM) con los archivos que ha editado.

New-AzResourceGroupDeployment -Name ExampleDeployment -ResourceGroupName ExampleResourceGroup `
  -TemplateFile <path-to-arm-template> `
  -TemplateParameterFile <path-to-parameters-file>

Consulte la documentación de la plantilla de ARM para obtener información sobre la implementación de plantillas y los archivos de parámetros.

Nota

• El proceso de conexión de una cuenta de almacenamiento al recurso de idioma es irreversible, no se puede desconectar más adelante.
• Solo puede conectar el recurso de idioma a una cuenta de almacenamiento.

Uso de un recurso de idioma existente

Puede usar un recurso de idioma existente para empezar a trabajar con NER personalizado siempre y cuando este recurso cumpla los requisitos siguientes:

Requisito	Descripción
Regions	Asegúrese de que el recurso existente se haya aprovisionado en una de las regiones admitidas. Si no es así, deberá crear un recurso en una de estas regiones.
Plan de tarifa	Obtenga más información sobre los planes de tarifa admitidos.
Identidad administrada	Asegúrese de que la configuración de la identidad administrada del recurso esté habilitada. De lo contrario, consulte la sección siguiente.

Para usar el reconocimiento de entidades con nombre personalizadas, deberá crear una cuenta de Azure Storage si aún no tiene una.

Habilitación de la administración de identidades para el recurso

Azure Portal

El recurso de idioma debe tener administración de identidades. Para habilitarla, vaya al Azure Portal:

1. Vaya al recurso de idioma.
2. En el menú izquierdo, en la sección Administración de recursos, seleccione Identidad.
3. En la pestaña Asignado por el sistema, asegúrese de establecer Estado en Activado.

Language Studio

El recurso de idioma debe tener administración de identidades. Para habilitarla mediante Language Studio:

1. Seleccione el icono de configuración de la esquina superior derecha de la pantalla
2. Seleccione Recursos.
3. Active la casilla Identidad administrada del recurso de Lenguaje de Azure AI.

Habilite la característica de reconocimiento de entidades con nombre personalizadas

Asegúrese de habilitar la característica de clasificación de texto personalizado / reconocimiento de entidades con nombre personalizadas desde Azure Portal.

1. Vaya al recurso de idioma en Azure Portal.
2. En el menú izquierdo, en la sección Administración de recursos, seleccione Características.
3. Habilite la característica de clasificación de texto personalizado/reconocimiento de entidades con nombre personalizadas.
4. Conecte a su cuenta de almacenamiento.
5. Seleccione Aplicar.

Importante

• Asegúrese de que el recurso de idioma tiene asignado el rol colaborador de datos de blobs de almacenamiento en la cuenta de almacenamiento que está conectando.

Agregue los roles necesarios

Siga estos pasos para establecer los roles necesarios para el recurso de idioma y la cuenta de almacenamiento.

Roles para el recurso Lenguaje de Azure AI

1. Vaya a la cuenta de almacenamiento o recurso de idioma en Azure Portal.

2. Seleccione Control de acceso (IAM) en el menú de navegación izquierdo.

3. Seleccione Agregar para Agregar asignaciones de roles y elija el rol adecuado para la cuenta.

   Debe tener asignado el rol de propietario o colaborador en el recurso de idioma.

4. En Asignar acceso a, seleccione Usuario, grupo o entidad de servicio.

5. Elija Seleccionar miembros.

6. Seleccione el nombre de usuario. Puede buscar por nombres de usuario en el campo Seleccionar. Repita este procedimiento para todos los roles.

7. Repita estos pasos con todas las cuentas de usuario que necesiten acceso a este recurso.

Roles para la cuenta de almacenamiento

1. Vaya a la página de la cuenta de almacenamiento en Azure Portal.
2. Seleccione Control de acceso (IAM) en el menú de navegación izquierdo.
3. Seleccione Agregar para Agregar asignaciones de roles y elija el rol colaborador de datos de blobs de almacenamiento en la cuenta de almacenamiento.
4. En Asignar acceso a, seleccione Identidad administrada.
5. Elija Seleccionar miembros.
6. Seleccione la suscripción e Idioma como identidad administrada. Puede buscar por nombres de usuario en el campo Seleccionar.

Importante

Si tiene una red virtual o un punto de conexión privado, asegúrese de seleccionar Permitir servicios de Azure en la lista de servicios de confianza para acceder a esta cuenta de almacenamiento en el Azure Portal.

Habilitación de CORS en la cuenta de almacenamiento

Asegúrese de permitir métodos (GET, PUT, DELETE) al habilitar el uso compartido de recursos entre orígenes (CORS). Establezca el campo de orígenes permitidos en https://language.cognitive.azure.com. Permita todos los encabezados agregando * a los valores de encabezado permitido y establezca la antigüedad máxima en 500.

Creación de un proyecto de reconocimiento de entidades con nombre personalizado

Una vez configurados el recurso y el contenedor de almacenamiento, cree un nuevo proyecto de NER personalizado. Un proyecto es un área de trabajo para crear modelos de inteligencia artificial personalizados basados en sus datos. A su proyecto solo puede acceder usted y otros usuarios que tengan acceso al recurso de Azure que se usa. Si ha etiquetado datos, puede usarlos para empezar importando un proyecto.

Language Studio

1. Inicie sesión en Language Studio. Aparecerá una ventana que le permitirá seleccionar la suscripción y el recurso de idioma. Seleccione el recurso de idioma que creó en el paso anterior.

2. En la sección Extraer información de Language Studio, seleccione Reconocimiento de entidades con nombre personalizadas.

   

3. Seleccione Create new project (Crear proyecto) en el menú superior de la página de proyectos. La creación de un proyecto le permitirá etiquetar datos, entrenar, evaluar, mejorar e implementar los modelos.

   

4. Después de hacer clic en Create new project (Crear proyecto), aparecerá una ventana para conectar la cuenta de almacenamiento. Si ya ha conectado una cuenta de almacenamiento, verá la cuenta de almacenamiento conectada. Si no es así, elija la cuenta de almacenamiento en la lista desplegable que aparece y seleccione Conectar cuenta de almacenamiento; esto establecerá los roles necesarios para la cuenta de almacenamiento. Este paso posiblemente devolverá un error si no está asignado como propietario en la cuenta de almacenamiento.

   Nota

   • Solo debe realizar este paso una vez para cada nuevo recurso que use.
   • Este proceso es irreversible: si conecta una cuenta de almacenamiento al recurso de idioma, no podrá desconectarla más tarde.
   • Solo puede conectar el recurso de idioma a una cuenta de almacenamiento.

   

5. Escriba la información del proyecto, incluido un nombre, una descripción y el idioma de los archivos del proyecto. Si usa el conjunto de datos de ejemplo, seleccione Inglés. El nombre del proyecto no se podrá cambiar posteriormente. Seleccione Siguiente.

   Sugerencia

   El conjunto de datos no tiene que estar completamente en el mismo idioma. Puede tener varios documentos, cada uno de ellos con distintos idiomas admitidos. Si el conjunto de datos contiene documentos de distintos idiomas o si espera textos en idiomas diferentes durante el tiempo de ejecución, seleccione la opción Enable multi-lingual dataset (Habilitar conjunto de datos multilingüe) al especificar la información básica del proyecto. Esta opción se puede habilitar más adelante desde la página Configuración del proyecto.

6. Seleccione el contenedor en el que ha cargado el conjunto de datos. Si ya ha etiquetado los datos, asegúrese de que sigue el formato admitido y seleccione Sí, mis archivos ya están etiquetados y he formateado el archivo de etiquetas JSON y seleccione el archivo de etiquetas en el menú desplegable. Seleccione Next (Siguiente).

7. Revise los datos especificados y seleccione Create Project (Crear proyecto).

API de REST

Para empezar a crear un modelo de reconocimiento de entidades con nombre personalizadas, debe crear un proyecto. La creación de un proyecto le permitirá etiquetar datos, entrenar, evaluar, mejorar e implementar los modelos.

Nota

El nombre del proyecto distingue mayúsculas de minúsculas para todas las operaciones.

Cree una solicitud PATCH con la dirección URL, los encabezados y el cuerpo JSON que se incluyen a continuación para crear el proyecto.

URL de la solicitud

Use la dirección URL siguiente para crear un proyecto. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. El valor al que se hace referencia aquí se corresponde con la versión más reciente publicada. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Body

Utilice el siguiente código JSON en la solicitud. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "CustomEntityRecognition",
  "description": "Project description",
  "multilingual": "True",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}"
}

Clave	Marcador de posición	Valor	Ejemplo
projectName	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
language	{LANGUAGE-CODE}	Una cadena que especifica el código de idioma de los documentos que se usan en el proyecto. Si el proyecto es un proyecto multilingüe, elija el código de idioma de la mayoría de los documentos. Consulte Compatibilidad de idiomas para obtener más información sobre los códigos de idioma admitidos.	en-us
projectKind	CustomEntityRecognition	El tipo de proyecto.	CustomEntityRecognition
multilingües	true	Un valor booleano que le permite tener documentos en varios idiomas del conjunto de datos y, cuando se implementa el modelo, puede consultar el modelo en cualquier idioma admitido (no necesariamente incluido en los documentos de entrenamiento. Consulte Compatibilidad de idiomas para obtener más información sobre la compatibilidad multilingüe.	true
storageInputContainerName	{CONTAINER-NAME	Nombre del contenedor de almacenamiento de Azure donde ha cargado los documentos.	myContainer

Esta solicitud devolverá una respuesta 201, lo que significa que el proyecto está creado.

Esta solicitud devolverá un error si:

• El recurso seleccionado no tiene el permiso adecuado para la cuenta de almacenamiento.

Importación del proyecto

Si ya ha etiquetado los datos, puede usarlos para empezar a trabajar con el servicio. Asegúrese de que los datos etiquetados siguen los formatos de datos aceptados.

Language Studio

1. Inicie sesión en Language Studio. Aparecerá una ventana que le permitirá seleccionar la suscripción y el recurso de idioma. Seleccione el recurso de idioma.

2. En la sección Extraer información de Language Studio, seleccione Reconocimiento de entidades con nombre personalizadas.

   

3. Seleccione Create new project (Crear proyecto) en el menú superior de la página de proyectos. La creación de un proyecto le permitirá etiquetar datos, entrenar, evaluar, mejorar e implementar los modelos.

   

4. Después de seleccionar Create new project (Crear proyecto), aparecerá una pantalla que le permitirá conectar la cuenta de almacenamiento. Si no encuentra la cuenta de almacenamiento, asegúrese de que ha creado un recurso mediante los pasos recomendados. Si ya ha conectado una cuenta de almacenamiento al recurso de idioma, verá la cuenta de almacenamiento conectada.

   Nota

   • Solo debe realizar este paso una vez con cada nuevo recurso de idioma que use.
   • Este proceso es irreversible: si conecta una cuenta de almacenamiento al recurso de idioma, no podrá desconectarla más tarde.
   • Solo puede conectar el recurso de idioma a una cuenta de almacenamiento.

   

5. Escriba la información del proyecto, incluido un nombre, una descripción y el idioma de los archivos del proyecto. El nombre del proyecto no se podrá cambiar posteriormente. Seleccione Next (Siguiente).

   Sugerencia

   El conjunto de datos no tiene que estar completamente en el mismo idioma. Puede tener varios documentos, cada uno de ellos con distintos idiomas admitidos. Si el conjunto de datos contiene documentos de distintos idiomas o si espera textos en idiomas diferentes durante el tiempo de ejecución, seleccione la opción Enable multi-lingual dataset (Habilitar conjunto de datos multilingüe) al especificar la información básica del proyecto. Esta opción se puede habilitar más adelante desde la página Configuración del proyecto.

6. Seleccione el contenedor en el que ha cargado el conjunto de datos.

7. Seleccione Sí, mis archivos ya están etiquetados y he formateado el archivo de etiquetas JSON y seleccione el archivo de etiquetas en el menú desplegable siguiente para importar el archivo de etiquetas JSON. Asegúrese de que sigue el formato admitido.

8. Seleccione Siguiente.

9. Revise los datos especificados y seleccione Create Project (Crear proyecto).

API de REST

Envíe una solicitud POST con la dirección URL, los encabezados y el cuerpo JSON que se incluyen a continuación para importar el archivo de etiquetas. Asegúrese de que el archivo de etiquetas siga el formato aceptado.

Si ya existe un proyecto con el mismo nombre, se reemplazan los datos de ese proyecto.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}/:import?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. El valor al que se hace referencia aquí se corresponde con la versión más reciente publicada. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Body

Utilice el siguiente código JSON en la solicitud. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{
    "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
    "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
    "metadata": {
        "projectName": "{PROJECT-NAME}",
        "projectKind": "CustomEntityRecognition",
        "description": "Trying out custom NER",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "multilingual": true,
        "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
        "settings": {}
    },
    "assets": {
    "projectKind": "CustomEntityRecognition",
        "entities": [
            {
                "category": "Entity1"
            },
            {
                "category": "Entity2"
            }
        ],
        "documents": [
            {
                "location": "{DOCUMENT-NAME}",
                "language": "{LANGUAGE-CODE}",
                "dataset": "{DATASET}",
                "entities": [
                    {
                        "regionOffset": 0,
                        "regionLength": 500,
                        "labels": [
                            {
                                "category": "Entity1",
                                "offset": 25,
                                "length": 10
                            },
                            {
                                "category": "Entity2",
                                "offset": 120,
                                "length": 8
                            }
                        ]
                    }
                ]
            },
            {
                "location": "{DOCUMENT-NAME}",
                "language": "{LANGUAGE-CODE}",
                "dataset": "{DATASET}",
                "entities": [
                    {
                        "regionOffset": 0,
                        "regionLength": 100,
                        "labels": [
                            {
                                "category": "Entity2",
                                "offset": 20,
                                "length": 5
                            }
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

Clave	Marcador de posición	Valor	Ejemplo
api-version	{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. La versión que se use aquí debe ser la misma versión de API en la dirección URL. Obtenga más información sobre otras versiones de API disponibles	2022-03-01-preview
projectName	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
projectKind	CustomEntityRecognition	El tipo de proyecto.	CustomEntityRecognition
language	{LANGUAGE-CODE}	Una cadena que especifica el código de idioma de los documentos que se usan en el proyecto. Si el proyecto es un proyecto multilingüe, elija el código de idioma de la mayoría de los documentos.	en-us
multilingual	true	Un valor booleano que le permite tener documentos en varios idiomas del conjunto de datos y, cuando se implementa el modelo, puede consultar el modelo en cualquier idioma admitido (no necesariamente incluido en los documentos de entrenamiento. Consulte Compatibilidad de idioma para obtener información sobre la compatibilidad multilingüe.	true
storageInputContainerName	{CONTAINER-NAME}	Nombre del contenedor de almacenamiento de Azure donde ha cargado los documentos.	myContainer
entities		Matriz que contiene todos los tipos de entidad que tiene en el proyecto. Estos son los tipos de entidad que se extraerán de los documentos.
documents		Matriz que contiene todos los documentos del proyecto y la lista de las entidades etiquetadas en cada documento.	[]
location	{DOCUMENT-NAME}	Ubicación de los documentos en el contenedor de almacenamiento. Puesto que todos los documentos están en la raíz del contenedor, este debe ser el nombre del documento.	doc1.txt
dataset	{DATASET}	El conjunto de pruebas al que este archivo irá cuando se divida antes del entrenamiento. Consulte Entrenamiento de un modelo para obtener más información sobre cómo se dividen los datos. Los valores posibles que admite este campo son Train y Test.	Train

Una vez que envíe la solicitud de API, recibirá una respuesta 202 que indica que el trabajo se ha enviado correctamente. En los encabezados de respuesta, extraiga el valor operation-location. Tendrá el formato siguiente:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

{JOB-ID} se usa para identificar la solicitud, ya que esta operación es asincrónica. Usará esta dirección URL para obtener el estado del trabajo de importación.

Posibles escenarios de error de esta solicitud:

• El recurso seleccionado no tiene los permisos adecuados para la cuenta de almacenamiento.
• El valor de storageInputContainerName especificado no existe.
• Se ha usado un código de idioma no válido, o el tipo de código de idioma no es una cadena.
• El valor de multilingual es una cadena y no un valor booleano.

Obtención de los detalles del proyecto

Language Studio

1. Vaya a la página de configuración del proyecto en Language Studio.

2. Puede ver los detalles del proyecto.

3. En esta página puede actualizar la descripción del proyecto y habilitar o deshabilitar el conjunto de datos multilingüe en la configuración del proyecto.

4. También puede ver la cuenta de almacenamiento conectada y el contenedor en el recurso de idioma.

5. También puede recuperar la clave de recurso principal en esta página.

   

API de REST

Use la siguiente solicitud GET para obtener los detalles del proyecto. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Response body

    {
        "createdDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
        "lastModifiedDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
        "lastTrainedDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
        "lastDeployedDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
        "projectKind": "CustomEntityRecognition",
        "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
        "projectName": "{PROJECT-NAME}",
        "multilingual": false,
        "description": "Project description",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}"
    }

Valor	Marcador de posición	Descripción	Ejemplo
projectKind	CustomEntityRecognition	El tipo de proyecto.	CustomEntityRecognition
storageInputContainerName	{CONTAINER-NAME}	El nombre del contenedor de almacenamiento de Azure donde ha cargado los documentos.	myContainer
projectName	{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
multilingual	true	Un valor booleano que le permite tener documentos en varios idiomas del conjunto de datos y, cuando se implementa el modelo, puede consultar el modelo en cualquier idioma admitido (no necesariamente incluido en los documentos de entrenamiento. Para obtener más información sobre la compatibilidad multilingüe, consulte Compatibilidad de idioma.	true
language	{LANGUAGE-CODE}	Una cadena que especifica el código de idioma de los documentos que se usan en el proyecto. Si el proyecto es un proyecto multilingüe, elija el código de idioma de la mayoría de los documentos.	en-us

Una vez que envíe la solicitud de API, recibirá una respuesta 200 que indica que se ha realizado correctamente y el cuerpo de la respuesta JSON con los detalles del proyecto.

Eliminar proyecto

Language Studio

Cuando ya no necesite el proyecto, puede eliminarlo mediante Language Studio. Seleccione Reconocimiento de entidades con nombre personalizadas (NER) en el menú superior, seleccione el proyecto que quiera eliminar y, a continuación, seleccione Eliminar en el menú superior.

API de REST

Cuando ya no necesite el proyecto, puede eliminarlo con la siguiente solicitud DELETE. Reemplace los valores de los marcadores de posición por sus propios valores.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

Marcador de posición	Valor	Ejemplo
{ENDPOINT}	Punto de conexión para autenticar la solicitud de API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Nombre del proyecto. Este valor distingue mayúsculas de minúsculas.	myProject
{API-VERSION}	Versión de la API a la que se llama. El valor al que se hace referencia aquí se corresponde con la versión más reciente publicada. Consulte Ciclo de vida del modelo para obtener más información sobre otras versiones de API disponibles.	2022-05-01

encabezados

Use el siguiente encabezado para autenticar la solicitud.

Clave	valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clave para el recurso. Se usa para autenticar las solicitudes de API.

Una vez que envíe la solicitud de API, recibirá una respuesta 202 que indica que se ha realizado correctamente, lo que significa que el proyecto se ha eliminado. Una llamada correcta devuelve un encabezado Operation-Location que se usa para comprobar el estado del trabajo.

Pasos siguientes

• Debe tener una idea del esquema de proyecto que usará para etiquetar los datos.

• Una vez que se haya creado el proyecto, puede empezar con el etiquetado de los datos, que informará al modelo de extracción de entidades sobre cómo interpretar el texto, y se usará para el entrenamiento y la evaluación.