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Guida introduttiva: uso della libreria client di estrazione frasi chiave e dell'API REST

  • Articolo

Documentazione | di riferimento Pacchetto di esempi aggiuntivi | (NuGet) | Codice sorgente della libreria

Usare questa guida introduttiva per creare un'applicazione di estrazione di frasi chiave con la libreria client per .NET. Nell'esempio seguente si creerà un'applicazione C# in grado di identificare parole chiave e frasi trovate nel testo.

Suggerimento

È possibile usare Language Studio per provare le funzionalità del servizio di linguaggio senza dover scrivere codice.

Prerequisiti

  • Sottoscrizione di Azure: creare un account gratuito
  • L'IDE di Visual Studio
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa lingua nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint dalla risorsa creata per connettere l'applicazione all'API. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (Free F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.
  • Per usare la funzionalità Analizza, è necessaria una risorsa lingua con il piano tariffario Standard (S).

Configurazione

Creare una nuova applicazione .NET Core

Usando l'IDE di Visual Studio, creare una nuova app console .NET Core. Verrà creato un progetto "Hello World" con un singolo file di origine C#, program.cs.

Installare la libreria client facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla soluzione in Esplora soluzioni e scegliendo Gestisci pacchetti NuGet. Nella finestra di dialogo Gestione pacchetti visualizzata selezionare Sfoglia e cercare Azure.AI.TextAnalytics. Selezionare la versione 5.2.0, quindi Installa. È anche possibile usare la console di gestione pacchetti.

Esempio di codice

Copiare il codice seguente nel file program.cs . Ricordarsi di sostituire la key variabile con la chiave per la risorsa e sostituire la endpoint variabile con l'endpoint per la risorsa. A questo punto, eseguire il codice.

Importante

Vai al portale di Azure. Se la risorsa Lingua creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, fare clic sul pulsante Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint passando alla pagina Chiavi ed endpoint della risorsa in Gestione risorse.

Importante

Al termine, ricordarsi di rimuovere la chiave dal codice e non renderlo mai pubblico. Per l'ambiente di produzione, usare un modo sicuro per archiviare e accedere alle credenziali, ad esempio Azure Key Vault. Per altre informazioni, vedere l'articolo sulla sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

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

namespace KeyPhraseExtractionExample
{
    class Program
    {
        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential("replace-with-your-key-here");
        private static readonly Uri endpoint = new Uri("replace-with-your-endpoint-here");

        // Example method for extracting key phrases from text
        static void KeyPhraseExtractionExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            var response = client.ExtractKeyPhrases(@"Dr. Smith has a very modern medical office, and she has great staff.");

            // Printing key phrases
            Console.WriteLine("Key phrases:");

            foreach (string keyphrase in response.Value)
            {
                Console.WriteLine($"\t{keyphrase}");
            }
        }

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

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

    }
}

Output

Key phrases:
    modern medical office
    Dr. Smith
    great staff

Documentazione di riferimento | Pacchetto di esempi aggiuntivi | (Maven) | Codice sorgente della libreria

Usare questa guida introduttiva per creare un'applicazione di estrazione di frasi chiave con la libreria client per Java. Nell'esempio seguente si creerà un'applicazione Java in grado di identificare parole chiave e frasi trovate nel testo.

Suggerimento

È possibile usare Language Studio per provare le funzionalità del servizio di linguaggio senza dover scrivere codice.

Prerequisiti

  • Sottoscrizione di Azure: creare un account gratuito
  • Java Development Kit (JDK) versione 8 o successiva
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa lingua nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint dalla risorsa creata per connettere l'applicazione all'API. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (Free F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.
  • Per usare la funzionalità Analizza, è necessaria una risorsa lingua con il piano tariffario Standard (S).

Configurazione

Aggiungere la libreria client

Creare un progetto Maven nell'ambiente IDE o di sviluppo preferito. Aggiungere quindi la dipendenza seguente al file pom.xml del progetto. È possibile trovare la sintassi di implementazione per altri strumenti di compilazione online.

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

Esempio di codice

Creare un file Java denominato Example.java. Aprire il file e copiare il codice seguente. Ricordarsi di sostituire la key variabile con la chiave per la risorsa e sostituire la endpoint variabile con l'endpoint per la risorsa. A questo punto, eseguire il codice.

Importante

Vai al portale di Azure. Se la risorsa Lingua creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, fare clic sul pulsante Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint passando alla pagina Chiavi ed endpoint della risorsa in Gestione risorse.

Importante

Al termine, ricordarsi di rimuovere la chiave dal codice e non renderlo mai pubblico. Per l'ambiente di produzione, usare un modo sicuro per archiviare e accedere alle credenziali, ad esempio Azure Key Vault. Per altre informazioni, vedere l'articolo sulla sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;


public class Example {

    private static String KEY = "replace-with-your-key-here";
    private static String ENDPOINT = "replace-with-your-endpoint-here";

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(KEY, ENDPOINT);
        extractKeyPhrasesExample(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 extracting key phrases from text
    static void extractKeyPhrasesExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text to be analyzed
        String text = "Dr. Smith has a very modern medical office, and she has great staff.";

        System.out.printf("Recognized phrases: %n");
        for (String keyPhrase : client.extractKeyPhrases(text)) {
            System.out.printf("%s%n", keyPhrase);
        }
    }
}

Output

Recognized phrases: 

modern medical office
Dr. Smith
great staff

Documentazione di riferimento | Pacchetto di esempi aggiuntivi | (npm) | Codice sorgente della libreria

Usare questa guida introduttiva per creare un'applicazione di estrazione di frasi chiave con la libreria client per Node.js. Nell'esempio seguente si creerà un'applicazione JavaScript in grado di identificare parole chiave e frasi trovate nel testo.

Suggerimento

È possibile usare Language Studio per provare le funzionalità del servizio di linguaggio senza dover scrivere codice.

Prerequisiti

  • Sottoscrizione di Azure: creare un account gratuito
  • Node.js v14 LTS o versioni successive
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa lingua nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint dalla risorsa creata per connettere l'applicazione all'API. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (Free F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.
  • Per usare la funzionalità Analizza, è necessaria una risorsa lingua con il piano tariffario Standard (S).

Configurazione

Creare una nuova applicazione Node.js

In una finestra della console, ad esempio cmd, PowerShell o Bash, creare e passare a una nuova directory per l'app.

mkdir myapp 

cd myapp

Eseguire il comando npm init per creare un'applicazione Node con un file package.json.

npm init

Installare la libreria client

Installare il pacchetto npm:

npm install @azure/ai-language-text

Esempio di codice

Aprire il file e copiare il codice seguente. Ricordarsi di sostituire la key variabile con la chiave per la risorsa e sostituire la endpoint variabile con l'endpoint per la risorsa. A questo punto, eseguire il codice.

Importante

Vai al portale di Azure. Se la risorsa Lingua creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, fare clic sul pulsante Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint passando alla pagina Chiavi ed endpoint della risorsa in Gestione risorse.

Importante

Al termine, ricordarsi di rimuovere la chiave dal codice e non renderlo mai pubblico. Per l'ambiente di produzione, usare un modo sicuro per archiviare e accedere alle credenziali, ad esempio Azure Key Vault. Per altre informazioni, vedere l'articolo sulla sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

"use strict";

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-language-text");
const key = '<paste-your-key-here>';
const endpoint = '<paste-your-endpoint-here>';

//example sentence for performing key phrase extraction
const documents = ["Dr. Smith has a very modern medical office, and she has great staff."];

//example of how to use the client to perform entity linking on a document
async function main() {
    console.log("== key phrase extraction sample ==");
  
    const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const results = await client.analyze("KeyPhraseExtraction", documents);
  
    for (const result of results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (!result.error) {
        console.log("\tKey phrases:");
        for (const phrase of result.keyPhrases) {
          console.log(`\t- ${phrase}`);
        }
      } else {
        console.error("  Error:", result.error);
      }
    }
  }
  
  main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
  });

Output

== key phrase extraction sample ==
- Document 0
    Key phrases:
    - modern medical office
    - Dr. Smith
    - great staff

Documentazione di riferimento | Codice sorgente del pacchetto di esempi aggiuntivi | (PyPi)Library |

Usare questa guida introduttiva per creare un'applicazione di estrazione di frasi chiave con la libreria client per Python. Nell'esempio seguente si creerà un'applicazione Python in grado di identificare parole chiave e frasi trovate nel testo.

Suggerimento

È possibile usare Language Studio per provare le funzionalità del servizio di linguaggio senza dover scrivere codice.

Prerequisiti

  • Sottoscrizione di Azure: creare un account gratuito
  • Python 3.8 o versione successiva
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa lingua nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint dalla risorsa creata per connettere l'applicazione all'API. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (Free F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.
  • Per usare la funzionalità Analizza, è necessaria una risorsa lingua con il piano tariffario Standard (S).

Configurazione

Installare la libreria client

Dopo l'installazione di Python, è possibile installare la libreria client con:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Esempio di codice

Creare un nuovo file Python e copiare il codice seguente. Ricordarsi di sostituire la key variabile con la chiave per la risorsa e sostituire la endpoint variabile con l'endpoint per la risorsa. A questo punto, eseguire il codice.

Importante

Vai al portale di Azure. Se la risorsa Lingua creata nella sezione Prerequisiti è stata distribuita correttamente, fare clic sul pulsante Vai alla risorsa in Passaggi successivi. È possibile trovare la chiave e l'endpoint passando alla pagina Chiavi ed endpoint della risorsa in Gestione risorse.

Importante

Al termine, ricordarsi di rimuovere la chiave dal codice e non renderlo mai pubblico. Per l'ambiente di produzione, usare un modo sicuro per archiviare e accedere alle credenziali, ad esempio Azure Key Vault. Per altre informazioni, vedere l'articolo sulla sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

key = "paste-your-key-here"
endpoint = "paste-your-endpoint-here"

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(key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

def key_phrase_extraction_example(client):

    try:
        documents = ["Dr. Smith has a very modern medical office, and she has great staff."]

        response = client.extract_key_phrases(documents = documents)[0]

        if not response.is_error:
            print("\tKey Phrases:")
            for phrase in response.key_phrases:
                print("\t\t", phrase)
        else:
            print(response.id, response.error)

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

Output

Key Phrases:
    modern medical office
    Dr. Smith
    great staff

Documentazione di riferimento

Usare questa guida introduttiva per inviare richieste di estrazione di frasi chiave usando l'API REST. Nell'esempio seguente si userà cURL per identificare le parole chiave e le frasi trovate nel testo.

Suggerimento

È possibile usare Language Studio per provare le funzionalità del servizio di linguaggio senza dover scrivere codice.

Prerequisiti

  • Sottoscrizione di Azure: creare un account gratuito
  • La versione corrente di cURL.
  • Dopo aver creato la sottoscrizione di Azure, creare una risorsa lingua nel portale di Azure per ottenere la chiave e l'endpoint. Al termine della distribuzione, fare clic su Vai alla risorsa.
    • Sarà necessaria la chiave e l'endpoint dalla risorsa creata per connettere l'applicazione all'API. La chiave e l'endpoint verranno incollati nel codice riportato di seguito nell'argomento di avvio rapido.
    • È possibile usare il piano tariffario gratuito (Free F0) per provare il servizio ed eseguire in un secondo momento l'aggiornamento a un livello a pagamento per la produzione.

Nota

  • Negli esempi BASH seguenti viene usato il carattere di continuazione riga \. Se la console o il terminale usa un carattere di continuazione riga diverso, usare questo carattere.
  • È possibile trovare esempi specifici del linguaggio in GitHub.
  • Passare al portale di Azure e trovare la chiave e l'endpoint per la risorsa Lingua creata nei prerequisiti. Si trovano nella pagina Chiave ed endpoint della risorsa, in Gestione risorse. Sostituire quindi le stringhe nel codice seguente con la chiave e l'endpoint. Per chiamare l'API, sono necessarie le informazioni seguenti:
parameter Descrizione
-X POST <endpoint> Specifica l'endpoint per l'accesso all'API.
-H Content-Type: application/json Il tipo di contenuto per l'invio di dati JSON.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Specifica la chiave per l'accesso all'API.
-d <documents> Il codice JSON contenente i documenti da inviare.

I comandi cURL seguenti vengono eseguiti da una shell BASH. Modificare questi comandi con il nome e la chiave della risorsa e con i valori del file JSON.

Estrazione frasi chiave

  1. Copiare il comando in un editor di testo.
  2. Apportare le modifiche seguenti nel comando, se necessario:
    1. Sostituire il valore <your-language-resource-key> con la propria chiave.
    2. Sostituire la prima parte dell'URL <your-language-resource-endpoint> della richiesta con l'URL dell'endpoint.
  3. Aprire una finestra del prompt dei comandi.
  4. Incollare il comando dall'editor di testo nella finestra del prompt dei comandi e quindi eseguire il comando.
curl -i -X POST https://<your-language-resource-endpoint>/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>" \
-d \
'
{
    "kind": "KeyPhraseExtraction",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "language":"en",
                "text": "Dr. Smith has a very modern medical office, and she has great staff."
            }
        ]
    }
}
'

Risposta JSON

{
	"kind": "KeyPhraseExtractionResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"id": "1",
			"keyPhrases": ["modern medical office", "Dr. Smith", "great staff"],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2021-06-01"
	}
}

Pulire le risorse

Se si vuole pulire e rimuovere una sottoscrizione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile eliminare la risorsa o il gruppo di risorse. L'eliminazione del gruppo di risorse comporta anche l'eliminazione di tutte le altre risorse associate.

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