Démarrage rapide : utilisation de la bibliothèque cliente Détection de langue et de l’API REST
Documentation de référence | Plus d’exemples | Package (NuGet) | Code source de la bibliothèque
Utilisez ce guide de démarrage rapide pour créer une application de détection de langue avec la bibliothèque de client pour .NET. Dans l’exemple suivant, vous créez une application C# qui peut identifier la langue dans laquelle un échantillon de texte a été écrit.
Conseil
Vous pouvez utiliser Language Studio pour essayer les fonctionnalités du service Language sans avoir besoin d’écrire du code.
Prérequis
- Abonnement Azure - En créer un gratuitement
- IDE Visual Studio
- Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource de langue dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. À la fin du déploiement, sélectionnez Accéder à la ressource.
- Vous avez besoin de la clé et du point de terminaison de la ressource que vous créez pour connecter votre application à l’API. Vous insérez votre clé et votre point de terminaison dans le code plus loin dans ce guide de démarrage rapide.
- Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire Gratuit (
Free F0) pour tester le service, puis passer par la suite à un niveau payant pour la production.
- Pour utiliser la fonctionnalité Analyser, il vous faut une ressource Language au niveau tarifaire standard (S).
Configuration
Créez une application .NET Core
En utilisant l’IDE Visual Studio, créez une application console .NET Core. Cette action crée un projet « Hello World » contenant un seul fichier source C# : program.cs.
Installez la bibliothèque cliente en cliquant avec le bouton droit sur la solution dans l’Explorateur de solutions et en sélectionnant Gérer les packages NuGet. Dans le gestionnaire de package qui s’ouvre, sélectionnez Parcourir et recherchez Azure.AI.TextAnalytics. Sélectionnez la version 5.2.0, puis Installer. Vous pouvez aussi utiliser la Console du Gestionnaire de package.
Exemple de code
Copiez le code suivant dans votre fichier program.cs. N’oubliez pas de remplacer la variable key par la clé de votre ressource et la variable endpoint par le point de terminaison de votre ressource. Exécutez ensuite le code.
Important
Accédez au portail Azure. Si la ressource Language que vous avez créée dans la section Prérequis a été déployée correctement, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes. Pour trouver la clé et le point de terminaison, accédez à la page Clés et point de terminaison de votre ressource sous Gestion des ressources.
Important
N’oubliez pas de supprimer la clé de votre code une fois que vous avez terminé, et ne la postez jamais publiquement. Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.
using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
namespace LanguageDetectionExample
{
class Program
{
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");
// Example method for detecting the language of text
static void LanguageDetectionExample(TextAnalyticsClient client)
{
DetectedLanguage detectedLanguage = client.DetectLanguage("Ce document est rédigé en Français.");
Console.WriteLine("Language:");
Console.WriteLine($"\t{detectedLanguage.Name},\tISO-6391: {detectedLanguage.Iso6391Name}\n");
}
static void Main(string[] args)
{
var client = new TextAnalyticsClient(languageEndpoint, languageKey);
LanguageDetectionExample(client);
Console.Write("Press any key to exit.");
Console.ReadKey();
}
}
}
Sortie
Language:
French, ISO-6391: fr
Documentation de référence | Plus d’exemples | Package (Maven) | Code source de la bibliothèque
Utilisez ce guide de démarrage rapide pour créer une application de détection de langue avec la bibliothèque de client pour Java. Dans l’exemple suivant, vous créez une application Java qui peut identifier la langue dans laquelle un échantillon de texte a été écrit.
Conseil
Vous pouvez utiliser Language Studio pour essayer les fonctionnalités du service Language sans avoir besoin d’écrire du code.
Prérequis
- Abonnement Azure - En créer un gratuitement
- Kit de développement Java (JDK) avec version 8 ou ultérieure
- Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource de langue dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. À la fin du déploiement, sélectionnez Accéder à la ressource.
- Vous avez besoin de la clé et du point de terminaison de la ressource que vous créez pour connecter votre application à l’API. Vous collez votre clé et votre point de terminaison dans le code ci-dessous, plus loin dans le guide de démarrage rapide.
- Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire Gratuit (
Free F0) pour tester le service, puis passer par la suite à un niveau payant pour la production.
- Pour utiliser la fonctionnalité Analyser, il vous faut une ressource Language au niveau tarifaire standard (S).
Configuration
Ajouter la bibliothèque de client
Créez un projet Maven dans l’IDE ou l’environnement de développement de votre choix. Ensuite, ajoutez la dépendance suivante au fichier pom.xml de votre projet : Vous trouverez la syntaxe d’implémentation pour d’autres outils de génération en ligne.
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
<version>5.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
Exemple de code
Créez un fichier Java nommé Example.java. Ouvrez le fichier et copiez le code ci-dessous. N’oubliez pas de remplacer la variable key par la clé de votre ressource et la variable endpoint par le point de terminaison de votre ressource. Exécutez ensuite le code.
Important
Accédez au portail Azure. Si la ressource Language que vous avez créée dans la section Prérequis a été déployée correctement, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes. Pour trouver la clé et le point de terminaison, accédez à la page Clés et point de terminaison de votre ressource sous Gestion des ressources.
Important
N’oubliez pas de supprimer la clé de votre code une fois que vous avez terminé, et ne la postez jamais publiquement. Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;
public class Example {
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");
public static void main(String[] args) {
TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
detectLanguageExample(client);
}
// Method to authenticate the client object with your key and endpoint
static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
return new TextAnalyticsClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential(key))
.endpoint(endpoint)
.buildClient();
}
// Example method for detecting the language of text
static void detectLanguageExample(TextAnalyticsClient client)
{
// The text to be analyzed.
String text = "Ce document est rédigé en Français.";
DetectedLanguage detectedLanguage = client.detectLanguage(text);
System.out.printf("Detected primary language: %s, ISO 6391 name: %s, score: %.2f.%n",
detectedLanguage.getName(),
detectedLanguage.getIso6391Name(),
detectedLanguage.getConfidenceScore());
}
}
Sortie
Detected primary language: French, ISO 6391 name: fr, score: 1.00.
Documentation de référence | Plus d’échantillons | Package (npm) | Code source de bibliothèque
Utilisez ce guide de démarrage rapide pour créer une application de détection de langue avec la bibliothèque de client pour Node.js. Dans l’exemple suivant, vous créez une application JavaScript qui peut identifier la langue dans laquelle un échantillon de texte a été écrit.
Conseil
Vous pouvez utiliser Language Studio pour essayer les fonctionnalités du service Language sans avoir besoin d’écrire du code.
Prérequis
- Abonnement Azure - En créer un gratuitement
- Node.js v14 LTS ou version ultérieure
- Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource de langue dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. À la fin du déploiement, sélectionnez Accéder à la ressource.
- Vous avez besoin de la clé et du point de terminaison de la ressource que vous créez pour connecter votre application à l’API. Vous collez votre clé et votre point de terminaison dans le code ci-dessous, plus loin dans le guide de démarrage rapide.
- Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire Gratuit (
Free F0) pour tester le service, puis passer par la suite à un niveau payant pour la production.
- Pour utiliser la fonctionnalité Analyser, il vous faut une ressource Language au niveau tarifaire standard (S).
Configuration
Création d’une application Node.js
Dans une fenêtre de console (telle que cmd, PowerShell ou bash), créez un répertoire pour votre application et accédez-y.
mkdir myapp
cd myapp
Exécutez la commande npm init pour créer une application de nœud avec un fichier package.json.
npm init
Installer la bibliothèque de client
Installez le package npm :
npm install @azure/ai-language-text
Exemple de code
Ouvrez le fichier et copiez le code ci-dessous. N’oubliez pas de remplacer la variable key par la clé de votre ressource et la variable endpoint par le point de terminaison de votre ressource. Exécutez ensuite le code.
Important
Accédez au portail Azure. Si la ressource Language que vous avez créée dans la section Prérequis a été déployée correctement, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes. Pour trouver la clé et le point de terminaison, accédez à la page Clés et point de terminaison de votre ressource sous Gestion des ressources.
Important
N’oubliez pas de supprimer la clé de votre code une fois que vous avez terminé, et ne la postez jamais publiquement. Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.
"use strict";
const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;
//Example sentences in different languages to be analyzed
const documents = [
"This document is written in English.",
"这是一个用中文写的文件",
];
//Example of how to use the client library to detect language
async function main() {
console.log("== Language detection sample ==");
const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
const result = await client.analyze("LanguageDetection", documents);
for (const doc of result) {
if (!doc.error) {
console.log(
`ID ${doc.id} - Primary language: ${doc.primaryLanguage.name} (iso6391 name: ${doc.primaryLanguage.iso6391Name})`
);
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
Sortie
== Language detection sample ==
ID 0 - Primary language: English (iso6391 name: en)
ID 1 - Primary language: Chinese_Simplified (iso6391 name: zh_chs)
Documentation de référence | Plus d’exemples | Package (PyPi) | Code source de la bibliothèque
Utilisez ce guide de démarrage rapide pour créer une application de détection de langue avec la bibliothèque de client pour Python. Dans l’exemple suivant, vous créez une application Python qui peut identifier la langue dans laquelle un échantillon de texte a été écrit.
Conseil
Vous pouvez utiliser Language Studio pour essayer les fonctionnalités du service Language sans avoir besoin d’écrire du code.
Prérequis
- Abonnement Azure - En créer un gratuitement
- Python 3.8 ou version ultérieure
- Une fois que vous avez votre abonnement Azure, créez une ressource de langue dans le portail Azure pour obtenir votre clé et votre point de terminaison. À la fin du déploiement, sélectionnez Accéder à la ressource.
- Vous avez besoin de la clé et du point de terminaison de la ressource que vous créez pour connecter votre application à l’API. Vous collez votre clé et votre point de terminaison dans le code ci-dessous, plus loin dans le guide de démarrage rapide.
- Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire Gratuit (
Free F0) pour tester le service, puis passer par la suite à un niveau payant pour la production.
- Pour utiliser la fonctionnalité Analyser, il vous faut une ressource Language au niveau tarifaire standard (S).
Configuration
Installer la bibliothèque de client
Après avoir installé Python, vous pouvez installer la bibliothèque de client avec :
pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0
Exemple de code
Créez un fichier Python et copiez le code ci-dessous. N’oubliez pas de remplacer la variable key par la clé de votre ressource et la variable endpoint par le point de terminaison de votre ressource. Exécutez ensuite le code.
Important
Accédez au portail Azure. Si la ressource Language que vous avez créée dans la section Prérequis a été déployée correctement, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes. Pour trouver la clé et le point de terminaison, accédez à la page Clés et point de terminaison de votre ressource sous Gestion des ressources.
Important
N’oubliez pas de supprimer la clé de votre code une fois que vous avez terminé, et ne la postez jamais publiquement. Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.
# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
# Authenticate the client using your key and endpoint
def authenticate_client():
ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
endpoint=language_endpoint,
credential=ta_credential)
return text_analytics_client
client = authenticate_client()
# Example method for detecting the language of text
def language_detection_example(client):
try:
documents = ["Ce document est rédigé en Français."]
response = client.detect_language(documents = documents, country_hint = 'us')[0]
print("Language: ", response.primary_language.name)
except Exception as err:
print("Encountered exception. {}".format(err))
language_detection_example(client)
Sortie
Language: French
Utilisez ce guide de démarrage rapide pour envoyer des requêtes de détection de langue à l’aide de l’API REST. Dans l’exemple suivant, vous allez utiliser cURL pour identifier la langue dans laquelle un exemple de texte a été écrit.
Prérequis
- Abonnement Azure - En créer un gratuitement
Configuration
Créer une ressource Azure
Pour utiliser l’exemple de code ci-dessous, vous devez déployer une ressource Azure. Cette ressource contient une clé et un point de terminaison que vous utiliserez pour authentifier les appels d’API que vous envoyez au service Language.
Utilisez le lien suivant pour créer une ressource de langage à l’aide du Portail Azure. Vous devez vous connecter à l’aide de votre abonnement Azure.
Sur l’écran Sélectionner des fonctionnalités supplémentaires qui s’affiche, sélectionnez Continuer à créer votre ressource.
Sur l’écran Créer un langage, indiquez les informations suivantes :
Détail Description Abonnement Compte d’abonnement auquel votre ressource sera associée. Sélectionnez votre abonnement Azure dans le menu déroulant. Resource group Un groupe de ressources est un conteneur qui stocke les ressources que vous créez. Sélectionnez Créer pour créer un groupe de ressources. Région Emplacement de votre ressource de langue. Des régions différentes peuvent entraîner une latence en fonction de votre emplacement physique. Toutefois, cela n’aura pas d’impact sur la disponibilité du runtime de votre ressource. Pour ce guide de démarrage rapide, sélectionnez une région disponible près de vous ou choisissez USA Est. Name Nom de votre ressource de langage. Ce nom sera également utilisé pour créer une URL de point de terminaison que vos applications utiliseront pour envoyer des demandes d’API. Niveau tarifaire Niveau tarifaire de votre ressource de langue. Vous pouvez utiliser le niveau Gratuit F0 pour tester le service, puis passer par la suite à un niveau payant pour la production. 
Vérifiez que l’Avis d’IA responsable est coché.
Au bas de la page, sélectionnez Vérifier + créer.
Dans l’écran qui s’affiche, assurez-vous que la validation a réussi et que vous avez entré vos informations correctement. Sélectionnez ensuite Créer.
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.
Une fois la ressource de langage déployée, cliquez sur le bouton Accéder à la ressource sous Étapes suivantes.
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.
Créer des variables d’environnement
Votre application doit être authentifiée pour envoyer des requêtes d’API. Pour la production, utilisez une méthode de stockage et d’accès sécurisée pour vos informations d’identification. Dans cet exemple, vous allez écrire vos informations d’identification dans des variables d’environnement sur l’ordinateur local exécutant l’application.
Conseil
N’incluez pas la clé directement dans votre code et ne la publiez jamais publiquement. Pour découvrir d’autres options d’authentification telles qu’Azure Key Vault, consultez l’article sur la sécurité d’Azure AI services.
Pour définir la variable d’environnement de votre clé de ressource de langage, ouvrez une fenêtre de console et suivez les instructions relatives à votre système d’exploitation et à votre environnement de développement.
- Pour définir la variable d’environnement
LANGUAGE_KEY, remplacezyour-keypar l’une des clés de votre ressource. - Pour définir la
LANGUAGE_ENDPOINTvariable d’environnement, remplacezyour-endpointpar le point de terminaison de votre ressource.
setx LANGUAGE_KEY your-key
setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint
Notes
Si vous avez uniquement besoin d’accéder aux variables d’environnement dans la console en cours d’exécution, vous pouvez la définir avec set au lieu de setx.
Après avoir ajouté les variables d’environnement, vous devrez peut-être redémarrer tous les programmes en cours d’exécution qui devront les lire, y compris la fenêtre de console. Par exemple, si vous utilisez Visual Studio comme éditeur, redémarrez Visual Studio avant d’exécuter l’exemple.
Créer un fichier JSON avec l’exemple de corps de requête
Dans un éditeur de code, créez un fichier nommé test_detection_payload.json, puis copiez l’exemple JSON suivant. Cet exemple de requête sera envoyé à l’API à l’étape suivante.
Remarque
- Vous trouverez des exemples propres aux différents langages sur GitHub.
{
"kind": "LanguageDetection",
"parameters": {
"modelVersion": "latest"
},
"analysisInput":{
"documents":[
{
"id":"1",
"text": "This is a document written in English."
}
]
}
}
Enregistrez test_detection_payload.json quelque part sur votre ordinateur. Par exemple, sur le Bureau.
Envoyer une requête de détection de langue
Utilisez les commandes suivantes pour envoyer la requête d’API à l’aide du programme que vous utilisez. Copiez la commande dans votre terminal, puis exécutez-la.
| paramètre | Description |
|---|---|
-X POST <endpoint> |
Spécifie votre point de terminaison pour accéder à l’API. |
-H Content-Type: application/json |
Type de contenu pour l’envoi de données JSON. |
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> |
Spécifie la clé pour accéder à l’API. |
-d <documents> |
Code JSON contenant les documents que vous souhaitez envoyer. |
Remplacez C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json par l’emplacement de l’exemple de fichier de requête JSON que vous avez créé à l’étape précédente.
Invite de commande
curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"
PowerShell
curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2023-11-15-preview `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json"
Réponse JSON
{
"kind": "LanguageDetectionResults",
"results": {
"documents": [
{
"id": "1",
"detectedLanguage": {
"name": "English",
"iso6391Name": "en",
"confidenceScore": 1.0,
"script": "Latin",
"scriptCode": "Latn"
},
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "2023-12-01"
}
}
Utilisez les commandes suivantes pour supprimer les variables d’environnement que vous avez créées pour ce démarrage rapide.
Nettoyer les ressources
Si vous souhaitez nettoyer et supprimer un abonnement Azure AI services, vous pouvez supprimer la ressource ou le groupe de ressources. La suppression du groupe de ressources efface également les autres ressources qui y sont associées.