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Classes

AbstractiveSummary	Objet représentant un résumé unique avec le contexte pour un document donné. Nouveautés de la version 2023-04-01 : Le modèle AbstractiveSummary .
AbstractiveSummaryAction	AbstractiveSummaryAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de résumé abstrait de longue durée. Pour une discussion conceptuelle sur le résumé extractif, consultez la documentation du service : https://learn.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview Le résumé abstrait génère un résumé pour les documents d’entrée. Le résumé abstrait diffère du résumé extractif en ce que le résumé extractif est la stratégie de concaténation des phrases extraites du document d’entrée en un résumé, tandis que le résumé abstrait implique la paraphrasation du document à l’aide de nouvelles phrases. Nouveautés de la version 2023-04-01 : Le modèle AbstractiveSummaryAction .
AbstractiveSummaryResult	AbstractiveSummaryResult est un objet de résultat qui contient le résumé généré pour un document particulier. Nouveauté de la version 2023-04-01 : Le modèle AbstractiveSummaryResult .
AnalyzeActionsLROPoller
AnalyzeHealthcareEntitiesAction	AnalyzeHealthcareEntitiesAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération d’analyse des entités de soins de santé de longue durée. Si vous souhaitez simplement analyser les entités de soins de santé dans une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode begin_analyze_healthcare_entities au lieu d’interagir avec ce modèle. Nouveauté de la version 2022-05-01 : le modèle AnalyzeHealthcareEntitiesAction .
AnalyzeHealthcareEntitiesLROPoller
AnalyzeHealthcareEntitiesResult	AnalyzeHealthcareEntitiesResult contient les entités de soins de santé d’un document particulier.
AnalyzeSentimentAction	AnalyzeSentimentAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération d’analyse des sentiments de longue durée. Si vous souhaitez simplement analyser les sentiments dans une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode analyze_sentiment au lieu d’interagir avec ce modèle.
AnalyzeSentimentResult	AnalyzeSentimentResult est un objet de résultat qui contient les scores de sentiments et de confiance globaux prédits pour votre document, ainsi qu’une prédiction de sentiment par phrase avec des scores.
AssessmentSentiment	AssessmentSentiment contient le sentiment prédit, les scores de confiance et d’autres informations sur une évaluation donnée sur une cible particulière. Par exemple, dans la phrase « La nourriture est bonne », l’évaluation de la cible « nourriture » est « bonne ».
CategorizedEntity	CatégoriséEntity contient des informations sur une entité particulière trouvée dans du texte. Nouveauté de la version v3.1 : propriétés offset et length .
ClassificationCategory	ClassificationCategory représente une classification du document d’entrée.
ClassifyDocumentResult	ClassDocumentResult est un objet de résultat qui contient les classifications d’un document particulier.
DetectLanguageInput	Document d’entrée à analyser pour détecter la langue.
DetectLanguageResult	DetectLanguageResult est un objet de résultat qui contient la langue détectée d’un document particulier.
DetectedLanguage	DetectedLanguage contient la langue prédite trouvée dans le texte, son score de confiance et sa représentation ISO 639-1.
DocumentError	DocumentError est un objet d’erreur qui représente une erreur sur le document individuel.
ExtractKeyPhrasesAction	ExtractKeyPhrasesAction encapsule les paramètres pour démarrer une opération d’extraction d’expressions clés de longue durée Si vous souhaitez simplement extraire des expressions clés d’une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode extract_key_phrases au lieu d’interagir avec ce modèle.
ExtractKeyPhrasesResult	ExtractKeyPhrasesResult est un objet de résultat qui contient les expressions clés trouvées dans un document particulier.
ExtractiveSummaryAction	ExtractSummaryAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de synthèse de texte extractif de longue durée. Pour une discussion conceptuelle sur le résumé extractif, consultez la documentation du service : https://learn.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview Nouveauté de la version 2023-04-01 : Le modèle ExtractSummaryAction .
ExtractiveSummaryResult	ExtractSummaryResult est un objet de résultat qui contient le résumé du texte extractif d’un document particulier.
HealthcareEntity	HealthcareEntity contient des informations sur une entité Healthcare trouvée dans du texte.
HealthcareEntityAssertion	Contient diverses assertions sur un HealthcareEntity. Par exemple, si une entité est un diagnostic, ce diagnostic est-il « conditionnel » à un symptôme ? Les médecins sont-ils certains de ce diagnostic ? Ce diagnostic est-il « associé » à un autre diagnostic ?
HealthcareEntityDataSource	HealthcareEntityDataSource contient des informations représentant une référence d’entité dans une source de données connue.
HealthcareRelation	HealthcareRelation est un objet de résultat qui représente une relation détectée dans un document. Chaque HealthcareRelation est un graphique d’entités d’un certain type de relation, où toutes les entités sont connectées et ont des rôles spécifiques dans le contexte de relation. Nouveauté de la version 2023-04-01 : propriété confidence_score .
HealthcareRelationRole	Modèle représentant un rôle dans une relation. Par exemple, dans « Le sujet a pris 100 mg d’ibuprofène », « 100 mg » est une entité posologique qui remplit le rôle « Dosage » dans la relation extraite « DosageOfMedication ».
LinkedEntity	LinkedEntity contient un lien vers l’entité reconnue bien connue dans le texte. Le lien provient d’une source de données comme Wikipédia ou Bing. Il inclut également toutes les correspondances de cette entité trouvées dans le document. Nouveauté de la version v3.1 : propriété bing_entity_search_api_id .
LinkedEntityMatch	Correspondance pour l’entité liée trouvée dans le texte. Fournit le score de confiance de la prédiction et l’emplacement où l’entité a été trouvée dans le texte. Nouveauté de la version v3.1 : propriétés offset et length .
MinedOpinion	Un objet d’opinion miné représente une opinion que nous avons extraite d’une phrase. Il se compose à la fois d’une cible sur laquelle ces opinions portent et des évaluations représentant l’opinion.
MultiLabelClassifyAction	MultiLabelClassifyAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de classification multi-étiquettes personnalisée de longue durée. Pour plus d’informations sur la prise en charge régionale des fonctionnalités personnalisées et sur l’apprentissage d’un modèle pour classifier vos documents, consultez https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities Nouveauté de la version 2022-05-01 : Le modèle MultiLabelClassifyAction .
PiiEntity	PiiEntity contient des informations sur une entité d’informations d’identification personnelle (PII) trouvées dans du texte.
RecognizeCustomEntitiesAction	RecognizeCustomEntitiesAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de reconnaissance d’entité personnalisée de longue durée. Pour plus d’informations sur la prise en charge régionale des fonctionnalités personnalisées et sur la façon d’entraîner un modèle à la reconnaissance d’entités personnalisées, consultez https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customentityrecognition Nouveauté de la version 2022-05-01 : Le modèle RecognizeCustomEntitiesAction .
RecognizeCustomEntitiesResult	RecognizeCustomEntitiesResult est un objet de résultat qui contient les entités reconnues personnalisées d’un document particulier.
RecognizeEntitiesAction	RecognizeEntitiesAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de reconnaissance d’entités de longue durée. Si vous souhaitez simplement reconnaître des entités dans une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode recognize_entities au lieu d’interagir avec ce modèle.
RecognizeEntitiesResult	RecognizeEntitiesResult est un objet de résultat qui contient les entités reconnues d’un document particulier.
RecognizeLinkedEntitiesAction	RecognizeLinkedEntitiesAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de reconnaissance d’entités liées de longue durée. Si vous souhaitez simplement reconnaître des entités liées dans une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode recognize_linked_entities au lieu d’interagir avec ce modèle.
RecognizeLinkedEntitiesResult	RecognizeLinkedEntitiesResult est un objet de résultat qui contient des liens vers un base de connaissances connu, comme par exemple Wikipédia ou Bing.
RecognizePiiEntitiesAction	RecognizePiiEntitiesAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de reconnaissance des entités PII de longue durée. Pour plus d’informations, consultez la documentation du service : https://aka.ms/azsdk/language/pii Si vous souhaitez simplement reconnaître des entités pii dans une liste de documents et ne pas effectuer plusieurs actions de longue durée sur l’entrée de documents, appelez la méthode recognize_pii_entities au lieu d’interagir avec ce modèle.
RecognizePiiEntitiesResult	RecognizePiiEntitiesResult est un objet de résultat qui contient les entités d’informations d’identification personnelle (PII) reconnues d’un document particulier.
SentenceSentiment	SentenceSentiment contient les scores de sentiment et de confiance prédits pour chaque phrase individuelle du document. Nouveauté de la version v3.1 : les propriétés offset, length et mined_opinions .
SentimentConfidenceScores	Les scores de confiance (scores Softmax) compris entre 0 et 1. Des valeurs plus élevées indiquent une confiance plus élevée.
SingleLabelClassifyAction	SingleLabelClassifyAction encapsule les paramètres de démarrage d’une opération de classification d’étiquette unique personnalisée de longue durée. Pour plus d’informations sur la prise en charge régionale des fonctionnalités personnalisées et sur l’apprentissage d’un modèle pour classifier vos documents, consultez https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities Nouveauté de la version 2022-05-01 : modèle SingleLabelClassifyAction .
SummaryContext	Contexte du résumé. Nouveautés de la version 2023-04-01 : le modèle SummaryContext .
SummarySentence	Représente une seule phrase de la synthèse du texte extractif. Nouveauté de la version 2023-04-01 : le modèle SummarySentence .
TargetSentiment	TargetSentiment contient le sentiment prédit, les scores de confiance et d’autres informations sur un composant clé d’un produit/service. Par exemple, dans « La nourriture à l’Hôtel Foo est bonne », « food » est un composant clé de « Hotel Foo ».
TextAnalysisLROPoller	Implémente un protocole avec lequel les objets d’interrogation retournés sont cohérents avec.
TextAnalyticsClient	L’API language service est une suite de compétences de traitement en langage naturel (NLP) créées avec les meilleurs algorithmes de Machine Learning Microsoft. L’API peut être utilisée pour analyser du texte non structuré pour des tâches telles que l’analyse des sentiments, l’extraction d’expressions clés, la reconnaissance d’entités et la détection de langue, etc. Vous trouverez plus de documentation dans https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/overview
TextAnalyticsError	TextAnalyticsError contient le code d’erreur, le message et d’autres détails qui expliquent pourquoi le traitement du lot ou du document individuel n’a pas pu être effectué par le service.
TextAnalyticsWarning	TextAnalyticsWarning contient le code d’avertissement et le message qui expliquent pourquoi la réponse contient un avertissement.
TextDocumentBatchStatistics	TextDocumentBatchStatistics contient des informations sur la charge utile de la requête. Remarque : cet objet n’est pas retourné dans la réponse et doit être récupéré par un hook de réponse.
TextDocumentInput	Document d’entrée à analyser par le service.
TextDocumentStatistics	TextDocumentStatistics contient des informations sur la charge utile du document.

Énumérations

EntityAssociation	Indique si l’entité est l’objet du texte ou si elle décrit quelqu’un d’autre.
EntityCertainty	Décrit la certitude et la polarité des entités.
EntityConditionality	Décrit toute conditionnalité sur l’entité.
HealthcareEntityCategory	Catégorie d’entité de soins de santé.
HealthcareEntityRelation	Type de relation. Exemples : DosageOfMedication ou « FrequencyOfMedication », etc.
PiiEntityCategory	PiiEntityCategory.
PiiEntityDomain	Les différents domaines des entités PII que les utilisateurs peuvent filtrer par
TextAnalysisKind	Énumération des types d’analyse de texte pris en charge. Nouveauté de la version 2022-05-01 : l’énumération TextAnalysisKind .
TextAnalyticsApiVersion	Versions de l’API Cognitive Service for Language ou Analyse de texte prises en charge par ce package