Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Named Entity Recognition (NER) adalah salah satu fitur yang ditawarkan oleh Azure AI Language, kumpulan pembelajaran mesin dan algoritma AI di cloud untuk mengembangkan aplikasi cerdas yang melibatkan bahasa tertulis. Fitur NER dapat mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas dalam teks yang tidak terstruktur. Misalnya: orang, tempat, organisasi, dan kuantitas. Fitur NER bawaan memiliki daftar entitas yang dikenali. Fitur NER kustom memungkinkan Anda melatih model untuk mengenali entitas khusus khusus untuk kasus penggunaan Anda.
- Panduan Cepat adalah instruksi untuk memulai yang memandu Anda dalam membuat permintaan ke layanan.
- Panduan berisi instruksi untuk menggunakan layanan dengan cara yang lebih spesifik atau disesuaikan.
- Artikel konseptual ini memberikan penjelasan mendalam tentang fungsionalitas dan fitur layanan tersebut.
Catatan
Entity Resolution ditingkatkan ke Entity Metadata mulai dari versi API 2023-04-15-preview. Jika Anda memanggil versi pratinjau API yang sama atau lebih baru dari 2023-04-15-preview, lihat artikel Metadata Entitas untuk menggunakan fitur resolusi.
Alur kerja umum
Untuk menggunakan fitur ini, Anda perlu mengirimkan data untuk analisis dan menangani output API dalam aplikasi Anda. Analisis dilakukan apa adanya, tanpa penyesuaian tambahan ke model yang digunakan pada data Anda.
Buat sumber daya Bahasa Azure AI, yang memberi Anda akses ke fitur yang ditawarkan oleh Bahasa Azure AI. Ini menghasilkan kata sandi (disebut kunci) dan URL titik akhir yang Anda gunakan untuk mengautentikasi permintaan API.
Buat permintaan menggunakan REST API atau pustaka klien untuk C#, Java, JavaScript, dan Python. Anda juga dapat mengirim panggilan asinkron dengan permintaan batch untuk menggabungkan permintaan API untuk beberapa fitur ke dalam satu panggilan.
Kirim permintaan yang berisi data teks Anda. Kunci dan titik akhir Anda digunakan untuk autentikasi.
Alirkan atau simpan respons secara lokal.
Memulai dengan pengenalan entitas bernama
Untuk menggunakan pengenalan entitas bernama, Anda mengirimkan teks mentah yang tidak terstruktur untuk analisis dan menangani output API di aplikasi Anda. Analisis dilakukan sebagaimana adanya, tanpa penyesuaian tambahan untuk model yang digunakan pada data Anda. Ada dua cara untuk menggunakan pengenalan entitas bernama:
| Opsi pengembangan | Deskripsi |
|---|---|
| Azure AI Foundry | Azure AI Foundry adalah platform berbasis web yang memungkinkan Anda menggunakan pengenalan entitas bernama dengan contoh teks dengan data Anda sendiri saat mendaftar. Untuk informasi selengkapnya, lihat situs web Azure AI Foundry atau dokumentasi Azure AI Foundry. |
| REST API atau Pustaka Klien (Azure SDK) | Integrasikan pengenalan entitas bernama ke dalam aplikasi Anda menggunakan REST API, atau pustaka klien yang tersedia dalam berbagai bahasa. Untuk informasi selengkapnya, lihat panduan cepat pengenalan entitas bernama. |
Dokumentasi referensi dan sampel kode
Saat Anda menggunakan fitur ini di aplikasi Anda, lihat dokumentasi referensi dan sampel berikut untuk Bahasa Azure AI:
| Opsi pengembangan/bahasa | Dokumentasi rujukan | Sampel |
|---|---|---|
| REST API | Dokumentasi REST API | |
| C# | Dokumentasi C# | Sampel C++ |
| Jawa | Dokumentasi Java | Sampel Java |
| JavaScript | Dokumentasi JavaScript | Sampel JavaScript |
| Phyton | Dokumentasi Python | Sampel Python |
AI yang Bertanggung Jawab
Sistem AI tidak hanya mencakup teknologi, tetapi juga orang-orang yang menggunakannya, orang-orang yang terpengaruh olehnya, dan lingkungan tempatnya disebarkan. Baca catatan transparansi untuk NER untuk mempelajari penggunaan dan penyebaran AI secara bertanggung jawab di sistem Anda. Anda juga membaca artikel berikut untuk mengetahui informasi lebih lanjut:
- Catatan transparansi untuk Bahasa Azure AI
- Integrasi dan penggunaan yang bertanggung jawab
- Data, privasi, dan keamanan
Skenario
- Meningkatkan kemampuan pencarian dan pengindeksan pencarian - Pelanggan dapat membangun grafik pengetahuan berdasarkan entitas yang terdeteksi dalam dokumen untuk meningkatkan pencarian dokumen sebagai tag.
- Mengotomatiskan proses bisnis - Misalnya, saat meninjau klaim asuransi, entitas yang diakui seperti nama dan lokasi dapat disorot untuk memfasilitasi peninjauan. Atau tiket dukungan dapat dibuat dengan nama pelanggan dan perusahaan secara otomatis dari email.
- Analisis pelanggan - Tentukan informasi paling populer yang disampaikan oleh pelanggan dalam ulasan, email, dan panggilan untuk menentukan topik paling relevan yang muncul dan menentukan tren dari waktu ke waktu.
Langkah berikutnya
Ada dua cara untuk mulai menggunakan fitur Pengenalan Entitas Bernama (NER):
- Azure AI Foundry adalah platform berbasis web yang memungkinkan Anda menggunakan beberapa fitur layanan Bahasa tanpa perlu menulis kode.
- Artikel mulai cepat yang membahas petunjuk tentang cara membuat permintaan ke layanan menggunakan REST API dan SDK pustaka klien.