Interrogez votre modèle personnalisé

Une fois le déploiement ajouté, vous pouvez interroger le déploiement pour extraire des entités de votre texte en fonction du modèle que vous avez affecté au déploiement. Vous pouvez interroger le déploiement par programmation à l’aide de l’API de prédiction ou au travers des bibliothèques clientes (kit de développement logiciel (SDK) Azure).

Tester un modèle déployé

Vous pouvez utiliser Language Studio pour envoyer la tâche de reconnaissance d’entité personnalisée et visualiser les résultats.

Pour tester vos modèles déployés à partir de Language Studio :

1. Sélectionnez Test des déploiements dans le menu de gauche.

2. Sélectionnez le déploiement à tester. Vous pouvez uniquement tester les modèles qui sont attribués aux déploiements.

3. Pour les projets multilingues, dans la liste déroulante de langue, sélectionnez la langue du texte que vous testez.

4. Sélectionnez le déploiement à interroger/tester dans la liste déroulante.

5. Vous pouvez entrer le texte que vous souhaitez envoyer à la demande ou charger un fichier .txt à utiliser.

6. Sélectionnez Exécuter le test dans le menu supérieur.

7. Sous l’onglet Résultat, vous pouvez voir les entités extraites à partir de votre texte, et leurs types. Vous pouvez également voir la réponse JSON sous l’onglet JSON.

Envoi d’une demande de reconnaissance d’entité au modèle

Language Studio

1. Une fois la tâche de déploiement correctement effectuée, sélectionnez le déploiement à utiliser et, dans le menu supérieur, sélectionnez l’URL de prédiction Get.

   

2. Dans la fenêtre qui s’affiche, sous le pivot Envoyer, collez l’exemple d’URL de requête et de corps. Remplacez les valeurs d’espace réservé telles que YOUR_DOCUMENT_HERE et YOUR_DOCUMENT_LANGUAGE_HERE par le texte et la langue réels que vous souhaitez traiter.

3. Envoyez la demande POST cURL dans votre terminal ou invite de commandes. Si la demande a réussi, vous recevez une réponse 202 avec les résultats de l’API.

4. Dans l’en-tête de réponse que vous recevez, extrayez {JOB-ID} à partir de operation-location, au format : {ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/<JOB-ID}>

5. Revenez dans Language Studio, sélectionnez Récupérer dans la même fenêtre où vous avez obtenu l’exemple de demande précédemment et copiez l’exemple de demande dans un éditeur de texte.

6. Ajoutez votre ID de travail après /jobs/ à l’URL, en utilisant l’ID que vous avez extrait à l’étape précédente.

7. Envoyez la demande GET cURL dans votre terminal ou invite de commandes.

REST API

Tout d’abord, vous devez disposer de votre point de terminaison et de votre clé de ressource :

1. Accédez à la page de vue d’ensemble de votre ressource dans le portail Azure

2. Dans le menu de gauche, sélectionnez Clés et point de terminaison. Vous utiliserez le point de terminaison et la clé dans les demandes d’API

   

Envoyer une tâche NER personnalisée

Utilisez cette requête POST pour démarrer une tâche de classification de texte.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs?api-version={API-VERSION}

Espace réservé	Valeur	Exemple
{ENDPOINT}	Point de terminaison pour l’authentification de votre demande d’API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	Version de l’API que vous appelez. La valeur référencée ici concerne la dernière version publiée. Pour plus d’informations sur les autres versions d’API disponibles, consultez Cycle de vie du modèle.	2022-05-01

headers

Clé	active
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clé qui fournit l’accès à cette API.

body

{
  "displayName": "Extracting entities",
  "analysisInput": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text1"
      },
      {
        "id": "2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text2"
      }
    ]
  },
  "tasks": [
     {
      "kind": "CustomEntityRecognition",
      "taskName": "Entity Recognition",
      "parameters": {
        "projectName": "{PROJECT-NAME}",
        "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}"
      }
    }
  ]
}

Clé	Espace réservé	Valeur	Exemple
displayName	{JOB-NAME}	Nom de votre travail.	MyJobName
documents	[{},{}]	Liste des documents sur lesquels exécuter des tâches.	[{},{}]
id	{DOC-ID}	Nom ou ID du document.	doc1
language	{LANGUAGE-CODE}	Chaîne spécifiant le code de langue du document. Si cette clé n’est pas spécifiée, le service adoptera la langue par défaut du projet qui a été sélectionnée lors de la création du projet. Pour obtenir la liste des codes de langue pris en charge, consultez Prise en charge linguistique.	en-us
text	{DOC-TEXT}	Tâche de document sur laquelle exécuter les tâches.	Lorem ipsum dolor sit amet
tasks		Liste des tâches à effectuer.	[]
taskName	CustomEntityRecognition	Nom de la tâche	CustomEntityRecognition
parameters		Liste de paramètres à passer à la tâche.
project-name	{PROJECT-NAME}	Nom de votre projet. Cette valeur respecte la casse.	myProject
deployment-name	{DEPLOYMENT-NAME}	Nom de votre déploiement. Cette valeur respecte la casse.	prod

response

Vous recevez une réponse 202 indiquant que votre tâche a été envoyée avec succès. Dans les en-têtes de réponse, extrayez operation-location. operation-location est au format suivant :

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Vous pouvez utiliser cette URL pour interroger l’état d’achèvement de la tâche et obtenir les résultats une fois la tâche terminée.

Obtenir les résultats de la tâche

Utilisez la demande GET suivante pour interroger l’état/les résultats de la tâche de reconnaissance d’entité personnalisée.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Espace réservé	Valeur	Exemple
{ENDPOINT}	Point de terminaison pour l’authentification de votre demande d’API.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{API-VERSION}	Version de l’API que vous appelez. La valeur référencée ici concerne la dernière version publiée. Pour plus d’informations sur les autres versions d’API disponibles, consultez Cycle de vie du modèle.	2022-05-01

headers

Clé	active
Ocp-Apim-Subscription-Key	Clé qui fournit l’accès à cette API.

Corps de la réponse

La réponse est un document JSON avec les paramètres suivants.

{
  "createdDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "displayName": "MyJobName",
  "expirationDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "jobId": "xxxx-xxxx-xxxxx-xxxxx",
  "lastUpdateDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "status": "succeeded",
  "tasks": {
    "completed": 1,
    "failed": 0,
    "inProgress": 0,
    "total": 1,
    "items": [
      {
        "kind": "EntityRecognitionLROResults",
        "taskName": "Recognize Entities",
        "lastUpdateDateTime": "2020-10-01T15:01:03Z",
        "status": "succeeded",
        "results": {
          "documents": [
            {
              "entities": [
                {
                  "category": "Event",
                  "confidenceScore": 0.61,
                  "length": 4,
                  "offset": 18,
                  "text": "trip"
                },
                {
                  "category": "Location",
                  "confidenceScore": 0.82,
                  "length": 7,
                  "offset": 26,
                  "subcategory": "GPE",
                  "text": "Seattle"
                },
                {
                  "category": "DateTime",
                  "confidenceScore": 0.8,
                  "length": 9,
                  "offset": 34,
                  "subcategory": "DateRange",
                  "text": "last week"
                }
              ],
              "id": "1",
              "warnings": []
            }
          ],
          "errors": [],
          "modelVersion": "2020-04-01"
        }
      }
    ]
  }
}

Bibliothèques clientes (SDK Azure)

Tout d’abord, vous devez disposer de votre point de terminaison et de votre clé de ressource :

Obtenir votre clé et votre point de terminaison

Ensuite, vous avez besoin de la clé et du point de terminaison de la ressource que pour connecter votre application à l’API. Vous collerez votre clé et votre point de terminaison dans le code plus loin dans ce guide de démarrage rapide.

1. Une fois la ressource de langage déployée, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes.

   

2. Sur l’écran de votre ressource, sélectionnez Clés et point de terminaison dans le menu de navigation de gauche. Vous allez utiliser l’une de vos clés et votre point de terminaison dans les étapes ci-dessous.

   

3. Téléchargez et installez le package de bibliothèque de clients pour le langage de votre choix :

   Langage	Version du package
   .NET	5.2.0-beta.3
   Java	5.2.0-beta.3
   JavaScript	6.0.0-beta.1
   Python	5.2.0b4

4. Une fois que vous avez installé la bibliothèque cliente, utilisez les exemples suivants sur GitHub pour démarrer l’appel de l’API.

   • C#
   • Java
   • JavaScript
   • Python

5. Consultez la documentation de référence suivante pour plus d’informations sur le client et l’objet retourné :

   • C#
   • Java
   • JavaScript
   • Python

Étapes suivantes

• Forum aux questions