Documentation de Azure Language

Détecter et réacter les informations sensibles

Détectez, classifiez et réactez les informations personnellement identifiables (PII) sur du texte non structuré, des transcriptions de conversation et des flux de travail de document.

• Vue d’ensemble de la détection des informations d’identification personnelle
• Détection d'IPI dans le texte
• Détection des informations personnelles de conversation
• Détection de PII basée sur des documents
• Commencer la détection des données personnelles

Reconnaître les entités nommées

Identifiez et classifiez des entités telles que des personnes, des organisations, des emplacements et des dates à l’aide de modèles de reconnaissance prédéfinis.

• Vue d’ensemble de la reconnaissance d’entité nommée (NER)
• Catégories d’entités reconnues
• Appeler l’API NER
• Mise en route de la reconnaissance des entités nommées

Générer un module de reconnaissance d’entité personnalisé

Entraîner des modèles personnalisés pour extraire des entités spécifiques au domaine à l’aide de vos propres schémas de données et d’entités étiquetés.

• Vue d’ensemble de la reconnaissance d’entité nommée personnalisée (CNER)
• Concevoir votre schéma d’entité
• Entraîner un modèle
• Commencer avec CNER

Analyser les documents de santé

Extrayez des entités cliniques, des relations et des assertions à partir de récits biomédicals et cliniques.

• Vue d'ensemble de l'analyse de texte pour la santé
• Catégories d'entités de santé
• Bien démarrer avec l’analyse de texte pour la santé

Détecter la langue

Déterminez automatiquement le langage d’entrée et le script pour les pipelines de traitement multilingues.

• Vue d’ensemble de la détection de langue
• Prise en charge linguistique
• Introduction à la détection de langue

Classifier et analyser du texte

Effectuez une analyse des sentiments et des opinions et entraînez des classifieurs personnalisés pour le mappage de taxonomie spécifique au domaine.

• Analyse des sentiments et exploration des opinions
• Classification de texte personnalisée
• Introduction à l’analyse des sentiments

Extraire des informations

Extrayez les expressions clés et résolvez les entités liées par rapport aux sources de connaissances pour enrichir l’indexation et la récupération en aval.

• Extraction d’expressions clés
• Liaison d’entités
• Commencez avec des phrases clés

Résumer le contenu

Générez des résumés abstraits pour les documents, les conversations et le contenu de longue forme.

• Vue d’ensemble du résumé
• Résumé du document
• Résumé des conversations
• Se lancer dans la synthèse

Créer des applications conversationnelles

Créez des flux de travail conversationnels qui classifient les intentions, extraient des entités et orchestrent les services linguistiques.

• Compréhension du langage conversationnel
• Workflow d’orchestration
• Bien démarrer avec CLU

Créer des systèmes de réponses aux questions

Créez des bases de connaissances spécifiques au domaine et déployez des agents de réponse aux questions pour des réponses basées sur la récupération.

• Réponses aux questions personnalisées
• Déployer un agent CQA
• Commencez avec le CQA

Compréhension du Langage (LUIS)

• Conversational Language Understanding (CLU) est le remplacement de LUIS dans Azure Language pour le nouveau développement.

QnA Maker

• Custom Question Answering (CQA) est le remplacement de QnA Maker dans Azure Language pour le nouveau développement.