Développer des solutions de traitement du langage naturel avec Azure AI Services
Les solutions de traitement en langage naturel (NLP) utilisent des modèles de langage pour interpréter la signification sémantique de langue écrite ou orale. Vous pouvez utiliser le service Language Understanding afin de créer des modèles de langage pour vos applications.
Prérequis
Avant de commencer ce parcours d’apprentissage, vous devrez déjà :
- Connaître Azure et le portail Azure.
- Avoir une expérience de la programmation avec C# ou Python. Si vous n’avez pas d’expérience en programmation, nous vous recommandons de suivre le parcours d’apprentissage Faites vos premiers pas avec C# ou Premiers pas avec Python avant de démarrer celui-ci.
Code de réussite
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Modules de ce parcours d’apprentissage
Le service Azure AI Langage vous permet de créer des applications et des services intelligents qui extraient des informations sémantiques à partir d’un texte.
La fonctionnalité de réponses aux questions du service Azure AI Langage permet de créer facilement des applications dans lesquelles les utilisateurs posent des questions en langage naturel et reçoivent des réponses appropriées.
Le service de compréhension du langage courant (CLU) Azure AI Language vous permet d’entraîner un modèle que les applications peuvent utiliser pour extraire le sens du langage naturel.
Le service Azure AI Language permet de traiter le langage naturel à utiliser dans votre propre application. Apprenez à créer un projet de classification de texte personnalisée.
Créer une solution de reconnaissance d’entités personnalisées pour extraire des entités à partir de documents non structurés
Le service Traducteur vous permet de créer des applications et des services intelligents capables de traduire du texte d'une langue vers une autre.
Le service Azure AI Speech vous permet de créer des applications avec reconnaissance vocale. Ce module se concentre sur l’utilisation des API de reconnaissance vocale et de synthèse vocale, qui vous permettent de créer des applications à la fois pour la reconnaissance vocale et la synthèse vocale.
La traduction vocale, qui s’appuie sur la reconnaissance vocale, consiste à reconnaître et à transcrire une entrée parlée dans une langue spécifiée, puis à retourner des traductions de la transcription dans une ou plusieurs autres langues.