Megosztás a következőn keresztül:

Rövid útmutató: a Language Detection ügyfélkódtár és a REST API használata

  • Cikk

Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (NuGet) | Kódtár forráskódja

Ezzel a rövid útmutatóval nyelvészlelési alkalmazást hozhat létre a .NET ügyfélkódtárával. Az alábbi példában létrehoz egy C#-alkalmazást, amely képes azonosítani a szövegmintát tartalmazó nyelvet.

Tipp.

A Language Studio használatával kódírás nélkül is kipróbálhatja a Language Service szolgáltatásait.

Előfeltételek

  • Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
  • A Visual Studio IDE
  • Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
    • Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot a kódba.
    • Az ingyenes tarifacsomag (Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
  • Az Elemzés funkció használatához egy nyelvi erőforrásra van szükség a standard (S) tarifacsomaggal.

Beállítás

Egy új .NET Core-alkalmazás létrehozása

A Visual Studio IDE használatával hozzon létre egy új .NET Core-konzolalkalmazást. Ez létrehoz egy ""Helló világ!" alkalmazás" projektet egyetlen C#-forrásfájllal: program.cs.

Az ügyfélkódtár telepítéséhez először kattintson a Megoldáskezelőben a megoldáson a jobb gombbal, és válassza a NuGet-csomagok kezelése pontot. A megnyíló csomagkezelőben válassza a Tallózás lehetőséget , és keressen rá Azure.AI.TextAnalytics. Válassza ki az 5.2.0 verziót, majd a Telepítés parancsot. Használhatja a Csomagkezelő konzolját is.

Mintakód

Másolja a következő kódot a program.cs fájlba. Ne felejtse el lecserélni a változót key az erőforrás kulcsára, és cserélje le a változót endpoint az erőforrás végpontjára. Most futtassa a kódot.

Fontos

Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.

Fontos

Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

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();
        }

    }
}

Hozam

Language:
    French, ISO-6391: fr

Referenciadokumentáció | További minták | csomag (Maven) | Kódtár forráskódja

Ezzel a rövid útmutatóval nyelvészlelési alkalmazást hozhat létre a Java ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy Java-alkalmazást hoz létre, amely képes azonosítani azt a nyelvet, amelybe szövegmintát írtak.

Tipp.

A Language Studio használatával kódírás nélkül is kipróbálhatja a Language Service szolgáltatásait.

Előfeltételek

  • Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
  • A Java fejlesztői készlet (JDK) 8-as vagy újabb verziója
  • Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
    • Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
    • Az ingyenes tarifacsomag (Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
  • Az Elemzés funkció használatához egy nyelvi erőforrásra van szükség a standard (S) tarifacsomaggal.

Beállítás

Az ügyfélkódtár hozzáadása

Hozzon létre egy Maven-projektet egy szabadon választott IDE- vagy fejlesztői környezetben. Ezután adja hozzá a következő függőséget a projekt pom.xml fájljához. Az egyéb buildelőeszközök implementációs szintaxisát megtalálja az interneten.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Mintakód

Hozzon létre egy Example.java nevű Java-fájlt. Nyissa meg a fájlt, és másolja az alábbi kódot. Ne felejtse el lecserélni a változót key az erőforrás kulcsára, és cserélje le a változót endpoint az erőforrás végpontjára. Most futtassa a kódot.

Fontos

Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.

Fontos

Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

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());
    }
}

Hozam

Detected primary language: French, ISO 6391 name: fr, score: 1.00.

Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (npm) | Kódtár forráskódja

Ezzel a rövid útmutatóval nyelvészlelési alkalmazást hozhat létre a Node.js ügyfélkódtárával. A következő példában egy JavaScript-alkalmazást hoz létre, amely képes azonosítani a szövegmintát tartalmazó nyelvet.

Tipp.

A Language Studio használatával kódírás nélkül is kipróbálhatja a Language Service szolgáltatásait.

Előfeltételek

  • Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
  • Node.js v14 LTS vagy újabb verzió
  • Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
    • Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
    • Az ingyenes tarifacsomag (Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
  • Az Elemzés funkció használatához egy nyelvi erőforrásra van szükség a standard (S) tarifacsomaggal.

Beállítás

Új Node.js-alkalmazás létrehozása

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

mkdir myapp 

cd myapp

Futtassa az npm init parancsot egy Node-alkalmazás package.json fájllal való létrehozásához.

npm init

Telepítse az ügyfélkódtárat

Telepítse az npm-csomagot:

npm install @azure/ai-language-text

Mintakód

Nyissa meg a fájlt, és másolja az alábbi kódot. Ne felejtse el lecserélni a változót key az erőforrás kulcsára, és cserélje le a változót endpoint az erőforrás végpontjára. Most futtassa a kódot.

Fontos

Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.

Fontos

Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

"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);
});

Hozam

== Language detection sample ==
ID 0 - Primary language: English (iso6391 name: en)
ID 1 - Primary language: Chinese_Simplified (iso6391 name: zh_chs)

Referenciadokumentáció | További minták | Csomag (PyPi) | Kódtár forráskódja

Ezzel a rövid útmutatóval nyelvészlelési alkalmazást hozhat létre a Python ügyfélkódtárával. Az alábbi példában létrehoz egy Python-alkalmazást, amely képes azonosítani a szövegmintát író nyelvet.

Tipp.

A Language Studio használatával kódírás nélkül is kipróbálhatja a Language Service szolgáltatásait.

Előfeltételek

  • Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
  • Python 3.8 vagy újabb
  • Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy nyelvi erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
    • Az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot az alábbi kódba.
    • Az ingyenes tarifacsomag (Free F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
  • Az Elemzés funkció használatához egy nyelvi erőforrásra van szükség a standard (S) tarifacsomaggal.

Beállítás

Telepítse az ügyfélkódtárat

A Python telepítése után az ügyfélkódtárat a következővel telepítheti:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Mintakód

Hozzon létre egy új Python-fájlt, és másolja az alábbi kódot. Ne felejtse el lecserélni a változót key az erőforrás kulcsára, és cserélje le a változót endpoint az erőforrás végpontjára. Most futtassa a kódot.

Fontos

Nyissa meg az Azure Portalt. Ha az Előfeltételek szakaszban létrehozott nyelvi erőforrás sikeresen üzembe lett helyezve, kattintson az Erőforrás megnyitása gombra a Következő lépések csoportban. A kulcs és a végpont megkereséséhez lépjen az erőforrás Kulcsok és végpont lapjára az Erőforrás-kezelés területen.

Fontos

Ne felejtse el eltávolítani a kulcsot a kódból, amikor elkészült, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. További információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.


# 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)

Hozam

Language:  French

Referenciadokumentáció

Ezzel a rövid útmutatóval nyelvfelismerési kéréseket küldhet a REST API használatával. Az alábbi példában a cURL használatával azonosítja azt a nyelvet, amelybe szövegmintát írtak.

Előfeltételek

Beállítás

Azure-erőforrás létrehozása

Az alábbi kódminta használatához üzembe kell helyeznie egy Azure-erőforrást. Ez az erőforrás tartalmazni fog egy kulcsot és végpontot, a nyelvszolgáltatásnak küldött API-hívások hitelesítéséhez.

  1. Az alábbi hivatkozással nyelvi erőforrást hozhat létre az Azure Portal használatával. Az Azure-előfizetéssel kell bejelentkeznie.

  2. A megjelenő További funkciók kiválasztása képernyőn válassza a Folytatás lehetőséget az erőforrás létrehozásához.

    Képernyőkép az Azure Portal további funkcióiról.

  3. A Nyelv létrehozása képernyőn adja meg a következő információkat:

    Részletek Leírás
    Előfizetés Az az előfizetési fiók, amelyhez az erőforrás társítva lesz. Válassza ki az Azure-előfizetését a legördülő menüből.
    Erőforráscsoport Az erőforráscsoportok olyan tárolók, amelyek a létrehozott erőforrásokat tárolják. Új erőforráscsoport létrehozásához válassza az Új létrehozása lehetőséget.
    Régió A nyelvi erőforrás helye. A különböző régiók késést okozhatnak a fizikai helytől függően, de nincs hatással az erőforrás futásidejű rendelkezésre állására. Ebben a rövid útmutatóban válasszon ki egy Önhöz közeli elérhető régiót, vagy válassza az USA keleti régióját.
    Név A nyelvi erőforrás neve. Ez a név egy végponti URL-cím létrehozásához is használható, amelyet az alkalmazások API-kérések küldéséhez fognak használni.
    Tarifacsomag A nyelvi erőforrás tarifacsomagja . Az ingyenes F0 szinttel kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre éles környezetben.

    Képernyőkép az erőforrás-létrehozás részleteiről az Azure Portalon.

  4. Győződjön meg arról, hogy a Felelős AI-értesítés jelölőnégyzet be van jelölve.

  5. Válassza a Véleményezés + Létrehozás lehetőséget a lap alján.

  6. A megjelenő képernyőn győződjön meg arról, hogy az ellenőrzés sikeres volt, és helyesen adta meg az adatokat. Válassza a Létrehozás parancsot.

Kulcs és végpont lekérése

Ezután szüksége lesz az erőforrás kulcsára és végpontjára az alkalmazás API-hoz való csatlakoztatásához. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot a kódba.

  1. A nyelvi erőforrás sikeres üzembe helyezése után kattintson az Ugrás az erőforrásra gombra a Következő lépések csoportban.

    Képernyőkép az erőforrás üzembe helyezésének következő lépéseiről.

  2. Az erőforrás képernyőjén válassza a bal oldali navigációs menü Kulcsok és végpont elemét. Az alábbi lépésekben az egyik kulcsot és a végpontot fogja használni.

    Egy erőforrás kulcsait és végpontszakaszát bemutató képernyőkép.

Környezeti változók létrehozása

Az alkalmazásnak hitelesítenie kell az API-kérések küldéséhez. Éles környezetben használjon biztonságos módot a hitelesítő adatok tárolására és elérésére. Ebben a példában a hitelesítő adatokat az alkalmazást futtató helyi gépen lévő környezeti változókba fogja írni.

Tipp.

Ne vegye fel közvetlenül a kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. Az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkében további hitelesítési lehetőségeket talál, például az Azure Key Vaultot.

A nyelvi erőforráskulcs környezeti változójának beállításához nyisson meg egy konzolablakot, és kövesse az operációs rendszer és a fejlesztési környezet utasításait.

  1. A LANGUAGE_KEY környezeti változó beállításához cserélje le your-key az erőforrás egyik kulcsára.
  2. A LANGUAGE_ENDPOINT környezeti változó beállításához cserélje le your-endpoint az erőforrás végpontját.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Feljegyzés

Ha csak az aktuális futó konzolon kell hozzáférnie a környezeti változókhoz, a környezeti változót set ahelyett setxállíthatja be.

A környezeti változók hozzáadása után előfordulhat, hogy újra kell indítania a futó programokat, amelyeknek be kell olvasniuk a környezeti változókat, beleértve a konzolablakot is. Ha például a Visual Studiót használja szerkesztőként, indítsa újra a Visual Studiót a példa futtatása előtt.

JSON-fájl létrehozása a példakérés törzsével

Hozzon létre egy új fájlt test_detection_payload.json egy kódszerkesztőben, és másolja a következő JSON-példát. Ezt a példakérést a rendszer a következő lépésben elküldi az API-nak.

Feljegyzés

  • Nyelvspecifikus mintákat a GitHubon találhat.
{
    "kind": "LanguageDetection",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "text": "This is a document written in English."
            }
        ]
    }
}

Mentsen test_detection_payload.json valahol a számítógépen. Például az asztalra.

Nyelvfelismerési kérés küldése

Az alábbi parancsokkal küldje el az API-kérést a használt programmal. Másolja a parancsot a terminálba, és futtassa.

paraméter Leírás
-X POST <endpoint> Megadja a végpontot az API eléréséhez.
-H Content-Type: application/json A JSON-adatok küldéséhez használt tartalomtípus.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Megadja az API eléréséhez szükséges kulcsot.
-d <documents> A elküldeni kívánt dokumentumokat tartalmazó JSON.

Cserélje le C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_detection_payload.json az előző lépésben létrehozott példa JSON-kérelemfájl helyére.

Parancssor

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"

JSON-válasz

{
    "kind": "LanguageDetectionResults",
    "results": {
        "documents": [
            {
                "id": "1",
                "detectedLanguage": {
                    "name": "English",
                    "iso6391Name": "en",
                    "confidenceScore": 1.0,
                    "script": "Latin",
                    "scriptCode": "Latn"
                },
                "warnings": []
            }
        ],
        "errors": [],
        "modelVersion": "2023-12-01"
    }
}

A következő parancsokkal törölheti a rövid útmutatóhoz létrehozott környezeti változókat.

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_KEY /f

reg delete "HKCU\Environment" /v LANGUAGE_ENDPOINT /f

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Következő lépések