Présentation

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Le traitement en langage naturel est un problème d’intelligence artificielle courant dans lequel les logiciels doivent être en mesure de travailler avec du texte ou de la parole sous forme de langage naturel qu’utilise un utilisateur humain. Dans le domaine du traitement du langage naturel en général, la compréhension du langage naturel traite du problème de la détermination de la signification sémantique du langage naturel, généralement à l’aide d’un modèle de langage formé.

Un modèle de conception courant pour une solution de compréhension du langage naturel ressemble à ceci :

Diagram showing an app accepts natural language input, and uses a model to determine semantic meaning before taking the appropriate action.

Dans ce modèle de conception :

  1. Une application accepte une entrée en langage naturel d’un utilisateur.
  2. Un modèle de langage est utilisé pour déterminer la signification sémantique (l’intentionde l’utilisateur).
  3. L’application effectue une action appropriée.

Azure AI Language permet aux développeurs de créer des applications basées sur des modèles de langage qui peuvent être entraînés avec un nombre relativement faible d’échantillons pour cerner l’intention de l’utilisateur.

Dans ce module, vous allez apprendre à utiliser le service pour créer une application de compréhension du langage naturel avec Azure AI Language.

À l’issue de ce module, vous pourrez :

  • Provisionner une ressource Azure AI Language.
  • Définir des intentions, des entités et des énoncés.
  • Utilisez des modèles pour différencier des énoncés similaires.
  • Utiliser des composants d’entité prédéfinis.
  • Formez, testez, publiez et révisez un modèle.