NER (Reconocimiento de entidades con nombre) de texto de AutoML

En este artículo se describe un componente del diseñador de Azure Machine Learning.

Use este componente para crear un modelo de Machine Learning basado en el NER de texto de AutoML.

El Reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una de las características que ofrece Lenguaje de Azure AI. La característica Reconocimiento de entidades con nombre puede identificar y clasificar entidades en texto no estructurado. Obtenga más información sobre NER.

Cómo se configura

Este componente entrena un modelo de clasificación de NLP en datos de texto. La clasificación de texto es una tarea de aprendizaje supervisado y necesita un conjunto de datos etiquetado que incluya una columna de etiqueta con un valor para todas las filas.

Este modelo requiere un conjunto de datos de validación y entrenamiento. Los conjuntos de datos deben tener formato de tabla de ML.

1. Agregue el componente NER de texto de AutoML a su canalización.

2. Especifique la métrica principal que quiere que use AutoML para medir el éxito del modelo.

3. (Opcional) Seleccione el idioma del conjunto de datos. Visite este vínculo para obtener una lista completa de los idiomas admitidos.

4. (Opcional) Puede configurar hiperparámetros. Visite este vínculo para obtener una lista completa de hiperparámetros configurables

5. (Opcional) Los ajustes de barrido de trabajos se pueden configurar. Visite este vínculo para obtener más información sobre los parámetros configurables.

6. (Opcional) Los ajustes de límite de trabajos se pueden configurar. Visite este vínculo para obtener más información sobre esta configuración.

Pasos siguientes

Vea el conjunto de componentes disponibles para Azure Machine Learning.