Megosztás a következőn keresztül:

Rövid útmutató: Elnevezett entitások (NER) észlelése

  • Cikk

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

Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy named Entity Recognition (NER) alkalmazást a .NET ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy C#-alkalmazást fog létrehozni, amely képes felismerni a szövegben lévő felismert entitásokat .

Tipp.

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

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:

    Részlet 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.

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, és futtassa a kódot.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace Example
{
    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");

        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
        private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);
        
        // Example method for extracting named entities from text 
        static void EntityRecognitionExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            var response = client.RecognizeEntities("I had a wonderful trip to Seattle last week.");
            Console.WriteLine("Named Entities:");
            foreach (var entity in response.Value)
            {
                Console.WriteLine($"\tText: {entity.Text},\tCategory: {entity.Category},\tSub-Category: {entity.SubCategory}");
                Console.WriteLine($"\t\tScore: {entity.ConfidenceScore:F2},\tLength: {entity.Length},\tOffset: {entity.Offset}\n");
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            EntityRecognitionExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Hozam

Named Entities:
        Text: trip,     Category: Event,        Sub-Category:
                Score: 0.74,    Length: 4,      Offset: 18

        Text: Seattle,  Category: Location,     Sub-Category: GPE
                Score: 1.00,    Length: 7,      Offset: 26

        Text: last week,        Category: DateTime,     Sub-Category: DateRange
                Score: 0.80,    Length: 9,      Offset: 34

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

Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Named Entity Recognition (NER) alkalmazást a Java ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy Java-alkalmazást fog létrehozni, amely képes felismerni a szövegben lévő felismert entitásokat .

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:

    Részlet 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.

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. Most futtassa a kódot.

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);
        recognizeEntitiesExample(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 recognizing entities in text
    static void recognizeEntitiesExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text that needs to be analyzed.
        String text = "I had a wonderful trip to Seattle last week.";
    
        for (CategorizedEntity entity : client.recognizeEntities(text)) {
            System.out.printf(
                "Recognized entity: %s, entity category: %s, entity sub-category: %s, score: %s, offset: %s, length: %s.%n",
                entity.getText(),
                entity.getCategory(),
                entity.getSubcategory(),
                entity.getConfidenceScore(),
                entity.getOffset(),
                entity.getLength());
        }
    }
}

Hozam

Recognized entity: trip, entity category: Event, entity sub-category: null, score: 0.74, offset: 18, length: 4.
Recognized entity: Seattle, entity category: Location, entity sub-category: GPE, score: 1.0, offset: 26, length: 7.
Recognized entity: last week, entity category: DateTime, entity sub-category: DateRange, score: 0.8, offset: 34, length: 9.

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

Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Named Entity Recognition (NER) alkalmazást a Node.js ügyfélkódtárával. Az alábbi példában egy JavaScript-alkalmazást hoz létre, amely képes felismerni a szövegben lévő felismert entitásokat .

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:

    Részlet 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.

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. Most futtassa a kódot.

"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;

//an example document for entity recognition
const documents = [ "Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen on April 4, 1975, to develop and sell BASIC interpreters for the Altair 8800"];

//example of how to use the client library to recognize entities in a document.
async function main() {
    console.log("== NER sample ==");
  
    const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const results = await client.analyze("EntityRecognition", documents);
  
    for (const result of results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (!result.error) {
        console.log("\tRecognized Entities:");
        for (const entity of result.entities) {
          console.log(`\t- Entity ${entity.text} of type ${entity.category}`);
        }
      } else console.error("\tError:", result.error);
    }
  }

//call the main function
main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Hozam

Document ID: 0
        Name: Microsoft         Category: Organization  Subcategory: N/A
        Score: 0.29
        Name: Bill Gates        Category: Person        Subcategory: N/A
        Score: 0.78
        Name: Paul Allen        Category: Person        Subcategory: N/A
        Score: 0.82
        Name: April 4, 1975     Category: DateTime      Subcategory: Date
        Score: 0.8
        Name: 8800      Category: Quantity      Subcategory: Number
        Score: 0.8
Document ID: 1
        Name: 21        Category: Quantity      Subcategory: Number
        Score: 0.8
        Name: Seattle   Category: Location      Subcategory: GPE
        Score: 0.25

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

Ezzel a rövid útmutatóval létrehozhat egy Named Entity Recognition (NER) alkalmazást a Python ügyfélkódtárával. Az alábbi példában létrehoz egy Python-alkalmazást, amely képes felismerni a szövegben lévő felismert entitásokat .

Előfeltételek

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. Most futtassa a kódot.

# 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 function for recognizing entities from text
def entity_recognition_example(client):

    try:
        documents = ["I had a wonderful trip to Seattle last week."]
        result = client.recognize_entities(documents = documents)[0]

        print("Named Entities:\n")
        for entity in result.entities:
            print("\tText: \t", entity.text, "\tCategory: \t", entity.category, "\tSubCategory: \t", entity.subcategory,
                    "\n\tConfidence Score: \t", round(entity.confidence_score, 2), "\tLength: \t", entity.length, "\tOffset: \t", entity.offset, "\n")

    except Exception as err:
        print("Encountered exception. {}".format(err))
entity_recognition_example(client)

Hozam

Named Entities:

    Text:    trip   Category:        Event  SubCategory:     None
    Confidence Score:        0.74   Length:          4      Offset:          18

    Text:    Seattle        Category:        Location       SubCategory:     GPE
    Confidence Score:        1.0    Length:          7      Offset:          26

    Text:    last week      Category:        DateTime       SubCategory:     DateRange
    Confidence Score:        0.8    Length:          9      Offset:          34

Referenciadokumentáció

Ezzel a rövid útmutatóval elnevezett entitásfelismerési (NER-) kéréseket küldhet a REST API használatával. Az alábbi példában a cURL használatával azonosítja a felismert entitásokat a szövegben.

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:

    Részlet 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_ner_payload.json egy kódszerkesztőben, és másolja a következő JSON-példát. Ezt a példakérést a rendszer a következő lépésben elküldi az API-nak.

{
    "kind": "EntityRecognition",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "language": "en",
                "text": "I had a wonderful trip to Seattle last week."
            }
        ]
    }
}

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

Elnevezett entitásfelismerő API-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_ner_payload.json az előző lépésben létrehozott példa JSON-kérelemfájl helyére.

Parancssor

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_ner_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_ner_payload.json"

JSON-válasz

Feljegyzés

  • Az Általánosan elérhető API és az aktuális előzetes verziójú API különböző válaszformátumokkal rendelkezik, tekintse meg az api-leképezési cikk általánosan elérhető verzióját.
  • Az előzetes verziójú API az API-verzióból 2023-04-15-previewérhető el.
{
	"kind": "EntityRecognitionResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"id": "1",
			"entities": [{
				"text": "trip",
				"category": "Event",
				"offset": 18,
				"length": 4,
				"confidenceScore": 0.74
			}, {
				"text": "Seattle",
				"category": "Location",
				"subcategory": "GPE",
				"offset": 26,
				"length": 7,
				"confidenceScore": 1.0
			}, {
				"text": "last week",
				"category": "DateTime",
				"subcategory": "DateRange",
				"offset": 34,
				"length": 9,
				"confidenceScore": 0.8
			}],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2021-06-01"
	}
}

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