Come creare un progetto di classificazione del testo personalizzato

Usare questo articolo per informazioni su come configurare i requisiti per iniziare con la classificazione del testo personalizzata e creare un progetto.

Prerequisiti

Prima di iniziare a usare la classificazione del testo personalizzata, è necessario:

Creare una risorsa del servizio Lingua

Prima di iniziare a usare la classificazione del testo personalizzata, è necessaria una risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure. È consigliabile creare la risorsa lingua e connetterla a un account di archiviazione nel portale di Azure. La creazione di una risorsa nella portale di Azure consente di creare contemporaneamente un account di archiviazione di Azure, con tutte le autorizzazioni necessarie preconfigurato. È anche possibile leggere ulteriormente l'articolo per informazioni su come usare una risorsa preesistente e configurarla per l'uso della classificazione del testo personalizzata.

Sarà anche necessario un account di archiviazione di Azure in cui verranno caricati i .txt documenti che verranno usati per eseguire il training di un modello per classificare il testo.

Nota

  • Per creare una risorsa lingua, è necessario avere un ruolo di proprietario assegnato nel gruppo di risorse.
  • Se si connetterà un account di archiviazione preesistente, è necessario assegnare un ruolo di proprietario .

Creare una risorsa lingua e connettere l'account di archiviazione

Nota

Non è consigliabile spostare l'account di archiviazione in un gruppo di risorse o una sottoscrizione diverso dopo che è collegato alla risorsa Lingua.

Creare una nuova risorsa dal portale di Azure

  1. Passare alla portale di Azure per creare una nuova risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.

  2. Nella finestra visualizzata selezionare Classificazione testo personalizzata e riconoscimento di entità denominate personalizzate dalle funzionalità personalizzate. Selezionare Continua per creare la risorsa nella parte inferiore della schermata .

    A screenshot showing the selection option for custom text classification and custom named entity recognition in Azure portal.

  3. Creare una risorsa lingua con i dettagli seguenti.

    Nome Valore obbligatorio
    Abbonamento La sottoscrizione di Azure.
    Gruppo di risorse Gruppo di risorse che conterrà la risorsa. È possibile usare uno esistente o crearne uno nuovo.
    Area Una delle aree supportate. Ad esempio, "Stati Uniti occidentali 2".
    Nome Nome della risorsa.
    Piano tariffario Uno dei piani tariffari supportati. È possibile usare il livello Gratuito (F0) per provare il servizio.

    Se viene visualizzato un messaggio che indica che l'account di accesso non è un proprietario del gruppo di risorse dell'account di archiviazione selezionato, l'account deve avere un ruolo di proprietario assegnato nel gruppo di risorse prima di poter creare una risorsa lingua. Per assistenza, contattare il proprietario della sottoscrizione di Azure.

    È possibile determinare il proprietario della sottoscrizione di Azure eseguendo una ricerca nel gruppo di risorse e seguendo il collegamento alla sottoscrizione associata. Quindi:

    1. Selezionare la scheda Controllo di accesso (IAM)
    2. Selezionare Assegnazioni di ruolo
    3. Filtrare in base a Role:Owner.
  4. Nella sezione Classificazione testo personalizzata e riconoscimento di entità denominate personalizzate selezionare un account di archiviazione esistente o selezionare Nuovo account di archiviazione. Si noti che questi valori consentono di iniziare e non necessariamente i valori dell'account di archiviazione da usare negli ambienti di produzione. Per evitare la latenza durante la compilazione del progetto, connettersi agli account di archiviazione nella stessa area della risorsa lingua.

    Archiviazione valore dell'account Valore consigliato
    Nome account di archiviazione Qualsiasi nome
    Storage account type LRS Standard
  5. Assicurarsi che sia selezionata l'informativa sull'intelligenza artificiale responsabile. Selezionare Rivedi e crea nella parte inferiore della pagina.

Nota

  • Il processo di connessione di un account di archiviazione alla risorsa lingua è irreversibile e non può essere disconnesso in un secondo momento.
  • È possibile connettere la risorsa di lingua solo a un account di archiviazione.

Uso di una risorsa language preesistente

Requisito Descrizione
Aree Assicurarsi che il provisioning della risorsa esistente venga eseguito in una delle aree supportate. Se non si dispone di una risorsa, sarà necessario crearne uno nuovo in un'area supportata.
Piano tariffario Il piano tariffario per la risorsa.
Identità gestita Assicurarsi che l'impostazione dell'identità gestita della risorsa sia abilitata. In caso contrario, leggere la sezione successiva.

Per usare la classificazione del testo personalizzata, è necessario creare un account di archiviazione di Azure, se non ne è già disponibile uno.

Abilitare la gestione delle identità per la risorsa

La risorsa lingua deve avere la gestione delle identità per abilitarla usando portale di Azure:

  1. Passare alla risorsa lingua
  2. Nel menu a sinistra, nella sezione Gestione risorse selezionare Identità
  3. Dalla scheda Assegnata dal sistema assicurarsi di impostare Stato su

Abilitare la funzionalità di classificazione del testo personalizzata

Assicurarsi di abilitare la funzionalità Di classificazione testo personalizzata/Riconoscimento di entità denominate personalizzata da portale di Azure.

  1. Passare alla risorsa lingua in portale di Azure
  2. Nel menu a sinistra, nella sezione Gestione risorse selezionare Funzionalità
  3. Abilitare la funzionalità di classificazione del testo personalizzata/Riconoscimento di entità denominate personalizzate
  4. Connessione l'account di archiviazione
  5. Selezionare Applica.

Importante

  • Assicurarsi che alla risorsa di linguaggio sia assegnato il ruolo collaboratore ai dati dei BLOB di archiviazione nell'account di archiviazione che si connette.

Impostare i ruoli per la risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure e l'account di archiviazione

Usare la procedura seguente per impostare i ruoli necessari per la risorsa lingua e l'account di archiviazione.

An animated image showing how to set roles in the Azure portal.

Ruoli per la risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure

  1. Passare alla risorsa dell'account di archiviazione o della lingua nel portale di Azure.

  2. Selezionare Controllo di accesso (IAM) nel menu di spostamento a sinistra.

  3. Selezionare Aggiungi per aggiungere assegnazioni di ruolo e scegliere il ruolo appropriato per l'account.

    È necessario avere il ruolo di proprietario o collaboratore assegnato nella risorsa Lingua.

  4. In Assegna accesso a selezionare Utente, gruppo o entità servizio

  5. Selezionare Seleziona membri

  6. Selezionare il nome utente. È possibile cercare i nomi utente nel campo Seleziona . Ripetere questa operazione per tutti i ruoli.

  7. Ripetere questi passaggi per tutti gli account utente che devono accedere a questa risorsa.

Ruoli per l'account di archiviazione

  1. Passare alla pagina dell'account di archiviazione nel portale di Azure.
  2. Selezionare Controllo di accesso (IAM) nel menu di spostamento a sinistra.
  3. Selezionare Aggiungi per aggiungere assegnazioni di ruolo e scegliere il ruolo collaboratore ai dati BLOB Archiviazione nell'account di archiviazione.
  4. In Assegna accesso a selezionare Identità gestita.
  5. Selezionare Seleziona membri
  6. Selezionare la sottoscrizione e Lingua come identità gestita. È possibile cercare i nomi utente nel campo Seleziona .

Importante

Se si dispone di una rete virtuale o di un endpoint privato, assicurarsi di selezionare Consenti ai servizi di Azure nell'elenco dei servizi attendibili di accedere a questo account di archiviazione nel portale di Azure.

Abilitare CORS per l'account di archiviazione

Assicurarsi di consentire i metodi (GET, PUT, DELETE) quando si abilita la condivisione di risorse tra le origini (CORS). Impostare il campo origini consentite su https://language.cognitive.azure.com. Consenti tutte le intestazioni aggiungendo * ai valori di intestazione consentiti e impostando la validità massima su 500.

A screenshot showing how to use CORS for storage accounts.

Creare un progetto di classificazione personalizzata del testo

Dopo aver configurato la risorsa e il contenitore di archiviazione, creare un nuovo progetto di classificazione del testo personalizzato. Un progetto è un'area di lavoro per la creazione di modelli di intelligenza artificiale personalizzati basati sui dati. È possibile accedere al progetto solo dall'utente e da altri utenti che hanno accesso alla risorsa di Azure usata. Se sono stati etichettati dati, è possibile importarli per iniziare.

  1. Accedere a Language Studio. Verrà visualizzata una finestra che consente di selezionare la sottoscrizione e la risorsa lingua. Selezionare la risorsa Lingua.

  2. Nella sezione Classifica testo di Language Studio selezionare Classificazione testo personalizzata.

    A screenshot showing the location of custom text classification in the Language Studio landing page.

  3. Selezionare Crea nuovo progetto dal menu in alto nella pagina dei progetti. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

    A screenshot of the custom text classification project creation page.

  4. Dopo aver fatto clic su Crea nuovo progetto, verrà visualizzata una finestra per consentire la connessione dell'account di archiviazione. Se è già stato connesso un account di archiviazione, verrà visualizzato l'account di archiviazione connesso. In caso contrario, scegliere l'account di archiviazione dall'elenco a discesa visualizzato e selezionare Connessione account di archiviazione. Verranno impostati i ruoli necessari per l'account di archiviazione. Questo passaggio restituirà un errore se non si è assegnati come proprietario nell'account di archiviazione.

    Nota

    • È necessario eseguire questo passaggio una sola volta per ogni nuova risorsa di lingua usata.
    • Questo processo è irreversibile, se si connette un account di archiviazione alla risorsa lingua, non è possibile disconnetterlo in un secondo momento.
    • È possibile connettere la risorsa lingua solo a un account di archiviazione.

    A screenshot of the storage connection screen for custom classification projects.

  5. Selezionare il tipo di progetto. È possibile creare un progetto di classificazione con più etichette in cui ogni documento può appartenere a una o più classi o a un progetto di classificazione con etichetta singola in cui ogni documento può appartenere a una sola classe. Il tipo selezionato non può essere modificato in un secondo momento. Altre informazioni sui tipi di progetto

    A screenshot of the available custom classification project types.

  6. Immettere le informazioni sul progetto, inclusi un nome, una descrizione e la lingua dei documenti nel progetto. Se si usa il set di dati di esempio, selezionare Inglese. Non sarà possibile modificare il nome del progetto in un secondo momento. Seleziona Avanti.

    Suggerimento

    Il set di dati non deve essere interamente nello stesso linguaggio. È possibile avere più documenti, ognuno con lingue supportate diverse. Se il set di dati contiene documenti di lingue diverse o se si prevede testo da lingue diverse durante il runtime, selezionare l'opzione Abilita set di dati multilingue quando si immettono le informazioni di base per il progetto. Questa opzione può essere abilitata in un secondo momento dalla pagina Impostazioni progetto.

  7. Selezionare il contenitore in cui è stato caricato il set di dati.

    Nota

    Se i dati sono già stati etichettati, assicurarsi che seguano il formato supportato e selezionare Sì, i documenti sono già etichettati e ho formattato il file di etichette JSON e selezionare il file delle etichette dal menu a discesa seguente.

    Se si usa uno dei set di dati di esempio, usare il file incluso webOfScience_labelsFile o movieLabels json. Quindi seleziona Avanti.

  8. Esaminare i dati immessi e selezionare Crea progetto.

Importare un progetto di classificazione del testo personalizzato

Se i dati sono già etichettati, è possibile usarli per iniziare a usare il servizio. Assicurarsi che i dati etichettati seguano i formati di dati accettati.

  1. Accedere a Language Studio. Verrà visualizzata una finestra che consente di selezionare la sottoscrizione e la risorsa lingua. Selezionare la risorsa Lingua.

  2. Nella sezione Classifica testo di Language Studio selezionare Classificazione testo personalizzata.

    A screenshot showing the location of custom text classification in the Language Studio landing page.

  3. Selezionare Crea nuovo progetto dal menu in alto nella pagina dei progetti. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

    A screenshot of the project creation page.

  4. Dopo aver selezionato Crea nuovo progetto, verrà visualizzata una schermata che consente di connettere l'account di archiviazione. Se non è possibile trovare l'account di archiviazione, assicurarsi di aver creato una risorsa usando la procedura consigliata. Se è già stato connesso un account di archiviazione alla risorsa lingua, verrà visualizzato l'account di archiviazione connesso.

    Nota

    • È necessario eseguire questo passaggio una sola volta per ogni nuova risorsa di lingua usata.
    • Questo processo è irreversibile, se si connette un account di archiviazione alla risorsa lingua, non è possibile disconnetterlo in un secondo momento.
    • È possibile connettere la risorsa lingua solo a un account di archiviazione.

    A screenshot of the storage connection screen for custom classification projects.

  5. Selezionare il tipo di progetto. È possibile creare un progetto di classificazione con più etichette in cui ogni documento può appartenere a una o più classi o a un progetto di classificazione con etichetta singola in cui ogni documento può appartenere a una sola classe. Il tipo selezionato non può essere modificato in un secondo momento.

    A screenshot of the available custom classification project types.

  6. Immettere le informazioni sul progetto, inclusi un nome, una descrizione e la lingua dei documenti nel progetto. Non sarà possibile modificare il nome del progetto in un secondo momento. Seleziona Avanti.

    Suggerimento

    Il set di dati non deve essere interamente nello stesso linguaggio. È possibile avere più documenti, ognuno con lingue supportate diverse. Se il set di dati contiene documenti di lingue diverse o se si prevede testo da lingue diverse durante il runtime, selezionare l'opzione Abilita set di dati multilingue quando si immettono le informazioni di base per il progetto. Questa opzione può essere abilitata in un secondo momento dalla pagina Impostazioni progetto.

  7. Selezionare il contenitore in cui è stato caricato il set di dati.

  8. Selezionare Sì, i documenti sono già etichettati e ho formattato il file delle etichette JSON e selezionare il file delle etichette dal menu a discesa seguente per importare il file delle etichette JSON. Assicurarsi che segua il formato supportato.

  9. Seleziona Avanti.

  10. Esaminare i dati immessi e selezionare Crea progetto.

Ottenere i dettagli del progetto

  1. Passare alla pagina delle impostazioni del progetto in Language Studio.

  2. È possibile visualizzare i dettagli del progetto.

  3. In questa pagina è possibile aggiornare la descrizione del progetto e abilitare/disabilitare il set di dati multilingue nelle impostazioni del progetto.

  4. È anche possibile visualizzare l'account di archiviazione connesso e il contenitore alla risorsa Lingua.

  5. È anche possibile recuperare la chiave primaria della risorsa da questa pagina.

    A screenshot of the project settings page.

Eliminare un progetto

Quando il progetto non è più necessario, è possibile eliminare il progetto usando Language Studio. Selezionare Classificazione testo personalizzata nella parte superiore e quindi selezionare il progetto da eliminare. Selezionare Elimina dal menu in alto per eliminare il progetto.

Passaggi successivi

  • È necessario avere un'idea dello schema del progetto che verrà usato per etichettare i dati.

  • Dopo aver creato il progetto, è possibile iniziare a etichettare i dati, che indicherà al modello di classificazione del testo come interpretare il testo e viene usato per il training e la valutazione.