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Azure AI Language est un service cloud qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte. Utilisez ce service pour créer plus facilement des applications intelligentes à l’aide de Language Studio sur le web, d’API REST et de bibliothèques de client.
Fonctionnalités disponibles
Ce service de langage unifie les services Azure AI services précédemment disponibles suivants : Analyse de texte, QnA Maker et LUIS. Si vous avez besoin de migrer à partir de ces services, consultez la section de migration.
Le service de langage fournit également plusieurs nouvelles fonctionnalités, qui peuvent être les suivantes :
- Préconfiguré, ce qui signifie que les modèles IA que la fonctionnalité utilise ne sont pas personnalisables. Vous envoyez juste vos données et utilisez la sortie de la fonctionnalité dans vos applications.
- Personnalisable, ce qui signifie que vous entraînez un modèle IA à l’aide de nos outils pour s’adapter spécifiquement à vos données.
Les fonctionnalités de langage sont également utilisées dans les modèles d’agent :
- Agent de routage d'intentions détecte l'intention de l'utilisateur et fournit des réponses précises. Idéal pour le routage déterministe des intentions et le traitement exact des questions avec des contrôles humains.
- L’agent répondant à des questions exactes répond à des questions prédéfinies à valeur élevée de manière déterministe pour garantir des réponses cohérentes et précises.
Conseil
Vous ne savez pas quelle fonctionnalité utiliser ? Voir quelle fonctionnalité de service de langage dois-je utiliser pour vous aider à décider.
Azure AI Foundry vous permet d’utiliser la plupart des fonctionnalités de service suivantes sans avoir à écrire de code.
Reconnaissance d’entité nommée (NER)
La reconnaissance d’entité nommée identifie différentes entrées dans le texte et les catégorise en types prédéfinis.
Détection des informations sur les données personnelles et de santé
La détection PII identifie les entités dans le texte et les conversations (conversation instantanée ou transcriptions) qui sont associées à des individus.
Détection de langue
La détection de langue évalue le texte et détecte un large éventail de langues et de dialectes variants.
Analyse des sentiments et Exploration des opinions
Analyse des sentiments et fonctionnalités préconfigurées d’exploration de sentiments qui vous aident à comprendre la perception publique de votre marque ou rubrique. Ces fonctionnalités analysent le texte pour identifier les sentiments positifs ou négatifs et peuvent les lier à des éléments spécifiques dans le texte.
Résumé
Le résumé condense les informations pour le texte et les conversations (conversation instantanée et transcriptions). La synthèse de texte génère un résumé, prenant en charge deux approches : la synthèse d’extraction crée un résumé en sélectionnant les phrases clés du document et en préservant leurs positions d’origine. En revanche, la synthèse abstraite génère un résumé en produisant des phrases ou expressions nouvelles, concises et cohérentes qui ne sont pas directement copiées à partir du document d’origine. Le résumé de conversation récapitule et segmente les longues réunions en chapitres horodatés. Le résumé du centre d'appels résume les problèmes des clients et leur résolution.
Extraction de phrases clés
Extraction d’expressions clés est une fonctionnalité préconfigurée qui évalue et retourne sous forme de liste les concepts principaux dans du texte non structuré.
Liaison d’entités
Liaison d’entités est une fonctionnalité préconfigurée qui lève l’ambiguïté sur l’identité des entités (mots ou expressions) trouvées dans du texte non structuré et retourne des liens vers Wikipédia.
Analyse de texte pour l’intégrité
Analyse de texte pour la santé Extrait et étiquette les informations de santé pertinentes à partir de textes non structurés.
Classification de texte personnalisée
La classification de texte personnalisée vous permet de créer des modèles IA personnalisés pour classifier des documents texte non structurés dans des classes personnalisées que vous définissez.
Reconnaissance d’entité nommée personnalisée (NER personnalisée)
La NER personnalisée vous permet de créer des modèles IA personnalisés pour extraire des catégories d’entités personnalisées (étiquettes pour mots ou phrases), en utilisant du texte non structuré que vous fournissez.
Compréhension du langage courant
La compréhension du langage courant (CLU) permet aux utilisateurs de créer des modèles de compréhension du langage naturel personnalisés afin de prédire l’intention globale d’un énoncé entrant et d’en extraire les informations importantes.
Workflow d'orchestration
Le workflow d’orchestration est une fonctionnalité personnalisée qui vous permet de connecter des applications de compréhension du langage courant (CLU), de réponses aux questions et LUIS.
Réponses aux questions
La réponse aux questions est une fonctionnalité personnalisée qui identifie la réponse la plus appropriée pour les entrées utilisateur. Cette fonctionnalité est généralement utilisée pour développer des applications clientes conversationnelles, notamment les plateformes de réseaux sociaux, les bots de conversation et les applications de bureau avec reconnaissance vocale.
Quelle fonctionnalité de service de langage dois-je utiliser ?
Cette section vous aide à déterminer la fonctionnalité de service de langage que vous devez utiliser pour votre application :
| Que voulez-vous faire ? | Format de document | Votre meilleure solution | Cette solution est-elle personnalisable ?* |
|---|---|---|---|
Détectez et/ou masquez des informations sensibles telles que PII et PHI. |
Texte non structuré conversations transcrites |
Détection PII | |
| Extrayez des catégories d’informations sans créer de modèle personnalisé. | Texte non structuré | La fonctionnalité Reconnaissance d’entité nommée préconfigurée | |
| Extrayez des catégories d’informations à l’aide d’un modèle spécifique à vos données. | Texte non structuré | NER personnalisée | ✓ |
| Extrayez les rubriques principales et les expressions importantes. | Texte non structuré | Extraction de phrases clés | |
| Déterminez les sentiments et les opinions exprimés dans le texte. | Texte non structuré | Analyse des sentiments et exploration des opinions | |
| Résumez de longs blocs de texte ou de conversations. | Texte non structuré conversations transcrites. |
Résumé | |
| Distinguez les entités et obtenez des liens vers Wikipédia. | Texte non structuré | Liaison d’entités | |
| Classifiez les documents en une ou plusieurs catégories. | Texte non structuré | Classification de texte personnalisée | ✓ |
| Extraire des informations médicales de documents cliniques/médicaux, sans créer un modèle. | Texte non structuré | Analyse de texte pour la santé | |
| Créer une application conversationnelle qui répond aux entrées utilisateur. | Entrées utilisateur non structurées | Réponses aux questions | ✓ |
| Détectez la langue dans laquelle un texte a été écrit. | Texte non structuré | Détection de la langue | |
| Prédisez l’intention des entrées utilisateur et extrayez-en des informations. | Entrées utilisateur non structurées | Compréhension du langage courant | ✓ |
| Connectez des applications à partir de la compréhension du langage courant, de LUIS et de réponses aux questions. | Entrées utilisateur non structurées | Workflow d’orchestration | ✓ |
* Si une fonctionnalité est personnalisable, vous pouvez effectuer l'apprentissage d’un modèle IA à l’aide de nos outils pour adapter vos données spécifiquement. Sinon, une fonctionnalité est préconfigurée, ce qui signifie que les modèles IA qu’il utilise ne peuvent pas être modifiés. Vous envoyez juste vos données et utilisez la sortie de la fonctionnalité dans vos applications.
Migrer à partir d’Analyse de texte, de QnA Maker ou de Language Understanding (LUIS)
Azure AI Language unifie trois services linguistiques individuels de Azure AI services : Analyse de texte, QnA Maker et Language Understanding (LUIS). Si vous utilisiez ces trois services, vous pouvez facilement migrer vers la nouvelle solution Azure AI Language. Pour obtenir des instructions, consultez Migration vers Azure AI Language.
Tutoriels
Une fois que vous avez démarré avec les guides de démarrage rapide du service de langage, essayez nos didacticiels qui vous montrent comment résoudre différents scénarios.
- Extraire les phrases clés de texte stocké dans Power BI
- Utiliser Power Automate pour trier les informations dans Microsoft Excel
- Utiliser Flask pour la traduction de texte, l’analyse de sentiments et la synthèse vocale
- Utiliser Azure AI services dans les applications canevas
- Créer un bot FAQ
Exemples de code
Vous trouverez d’autres exemples de code sur GitHub pour les langages suivants :
Déployer localement en utilisant des conteneurs Docker
Utilisez les conteneurs du service Language pour déployer localement des fonctionnalités d’API. Ces conteneurs Docker vous permettent de rapprocher le service plus près de vos données pour des raisons de conformité, de sécurité ou opérationnelles. Le service Language offre les conteneurs suivants :
- Analyse des sentiments
- Détection de la langue
- Extraction de phrases clés
- Reconnaissance d’entité nommée personnalisée
- Analyse de texte pour la santé
- Résumé
Intelligence artificielle responsable
Un système d’IA englobe non seulement la technologie, mais aussi ses utilisateurs, les personnes concernées et l’environnement de déploiement. Lisez les articles suivants pour en savoir plus sur l’utilisation et le déploiement de l’IA responsable dans vos systèmes :