Cos'è Lingua di Azure AI?
Lingua di Azure AI è un servizio basato sul cloud che fornisce funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la comprensione e l'analisi del testo. Usare questo servizio per creare applicazioni intelligenti usando Language Studio basato sul Web, le API REST e le librerie client.
Funzionalità disponibili
Questo servizio linguistico unifica i servizi cognitivi disponibili in precedenza: Servizi di Azure AI, Analisi del testo, QnA Maker e LUIS. Se è necessario eseguire la migrazione da questi servizi, vedere di seguito la sezione relativa alla migrazione.
Il servizio di linguaggio offre anche diverse nuove funzionalità, che possono essere una delle seguenti:
- Preconfigurate, il che significa che i modelli di intelligenza artificiale usati dalla funzionalità non sono personalizzabili. È sufficiente inviare i dati e usare l'output della funzionalità nelle applicazioni.
- Personalizzabili, il che significa che si eseguirà il training di un modello di intelligenza artificiale usando gli strumenti per adattarli in modo specifico ai dati.
Suggerimento
Non si sa quale funzionalità usare? Per decidere, vedere Quale funzionalità del servizio di linguaggio è consigliabile usare?.
Language Studio consente di usare le seguenti funzionalità del servizio senza dover scrivere codice.
Riconoscimento delle entità denominate (NER)
Il riconoscimento di entità denominate è una funzionalità preconfigurata che classifica le entità (parole o frasi) in testo non strutturato in diversi gruppi di categorie predefiniti. Ad esempio: persone, eventi, luoghi, date e altro ancora.
Rilevamento di informazioni di identificazione personali (PII) e di informazioni sanitarie (PHI)
Il rilevamento delle informazioni personali è una funzionalità preconfigurata che identifica, classifica e offusca le informazioni riservate sia nei documenti di testo non strutturati sia nelle trascrizioni di conversazioni. Ad esempio: numeri di telefono, indirizzi di e-mail, forme di identificazione e altro ancora.
Rilevamento lingua
Il rilevamento della lingua è una funzionalità preconfigurata che consente di rilevare la lingua in cui è scritto un documento e restituisce un codice linguistico per un'ampia gamma di lingue, varianti, dialetti e alcune lingue regionali/culturali.
Analisi del sentiment e opinion mining
L'analisi del sentiment e l'opinion mining sono funzionalità preconfigurate che consentono di scoprire che cosa pensano le persone di un marchio o di un argomento eseguendo il data mining di suggerimenti nel testo relativi alla valutazione, positiva o negativa, associabili ad aspetti specifici del testo.
Riepilogo
Il riepilogo è una funzionalità preconfigurata che si serve del riepilogo di testo estratto per produrre un riepilogo di documenti e trascrizioni di conversazione. Estrae frasi che rappresentano collettivamente le informazioni più importanti o rilevanti all'interno del contenuto originale.
Estrazione frasi chiave
L'estrazione di frasi chiave è una funzionalità preconfigurata che valuta e restituisce i concetti principali in un testo non strutturato e li restituisce come elenco.
Collegamento di entità
Il collegamento delle entità è una funzionalità preconfigurata che disambigua 'identità delle entità (parole o frasi) individuate in un testo non strutturato e restituisce collegamenti a Wikipedia.
Text Analytics for Health
L'Analisi del testo per la sanità è una funzionalità preconfigurata che estrae ed etichetta informazioni mediche rilevanti da testi non strutturati, ad esempio note del medico, riepiloghi delle dimissioni, documenti clinici e cartelle cliniche elettroniche.
Classificazione personalizzata del testo
La classificazione personalizzata del testo consente di creare modelli di intelligenza artificiale personalizzati per classificare documenti di testo non strutturati in classi personalizzate definite.
Riconoscimento entità denominata personalizzata (NER personalizzato)
Il Riconoscimento entità denominata (NER) personalizzato consente di creare modelli di intelligenza artificiale personalizzati per estrarre categorie di entità personalizzate (etichette per parole o frasi) usando testo non strutturato fornito dall'utente.
Comprensione del linguaggio di conversazione
Il CLU (comprensione del linguaggio di conversazione) consente agli utenti di creare modelli personalizzati di comprensione del linguaggio naturale per prevedere l'intenzione complessiva di un'espressione in ingresso ed estrarre informazioni importanti da questa.
Flusso di lavoro orchestrazione
Il flusso di lavoro di orchestrazione è una funzionalità personalizzata che consente di connettere applicazioni di CLU (comprensione del linguaggio di conversazione), domandee LUIS.
Risposta alle domande
La risposta alla domanda è una funzionalità personalizzata che trova la risposta più appropriata agli input degli utenti e viene comunemente usata per creare applicazioni client conversazionali, ad esempio applicazioni di social media, chat bot e applicazioni desktop abilitate per la riconoscimento vocale.
Analisi testuale personalizzata per la salute
Analisi testuale personalizzata per la salute è una funzionalità personalizzata che estrae entità specifiche del settore sanitario da testo non strutturato usando un modello creato.
Quale funzionalità del servizio di linguaggio è consigliabile usare?
Questa sezione consente di decidere quale funzionalità del servizio di linguaggio usare per l'applicazione:
| Cosa vuoi fare? | Document format | Soluzione ottimale | Questa soluzione è personalizzabile?* |
|---|---|---|---|
| Rilevare e/o offuscare le informazioni sensibili, ad esempio informazioni personali e informazioni sanitarie. | Testo non strutturato, conversazioni trascritte |
Rilevamento di informazioni personali | |
| Estrarre categorie di informazioni senza creare un modello personalizzato. | Testo non strutturato | La funzionalità preconfigurata di Riconoscimento entità denominata (NER) | |
| Estrarre categorie di informazioni usando un modello specifico per i dati. | Testo non strutturato | Riconoscimento entità denominata personalizzato | ✓ |
| Estrarre gli argomenti principali e le frasi importanti. | Testo non strutturato | Estrazione frasi chiave | |
| Determinare la valutazione e le opinioni espresse nel testo. | Testo non strutturato | Analisi valutazione e opinion mining | ✓ |
| Riepilogare blocchi lunghi di testo o conversazioni. | Testo non strutturato, conversazioni trascritte. |
Riepilogo | |
| Disambiguare le entità e ottenere collegamenti a Wikipedia. | Testo non strutturato | Collegamento di entità | |
| Classificare i documenti in una o più categorie. | Testo non strutturato | Classificazione personalizzata del testo | ✓ |
| Estrarre informazioni mediche da documenti clinici/medici, senza creare un modello. | Testo non strutturato | Analisi del testo per la salute | |
| Estrarre informazioni mediche da documenti clinici/medici usando un modello sottoposto a training sui dati. | Testo non strutturato | Analisi testuale personalizzata per la salute | |
| Creare un'applicazione di conversazione che risponde agli input dell'utente. | Input dell'utente non strutturati | Funzionalità della risposta alla domanda | ✓ |
| Rilevare la lingua in cui è stato scritto un testo. | Testo non strutturato | Rilevamento lingua | |
| Effettuare previsioni sull'intenzione degli input dell'utente ed estrarre informazioni da tali input. | Input dell'utente non strutturati | Comprensione del linguaggio delle conversazioni | ✓ |
| Connettere le app dalla comprensione del linguaggio di conversazione, da LUIS e dalla funzionalità di risposta alla domanda. | Input dell'utente non strutturati | Flusso di lavoro di orchestrazione | ✓ |
* Se una funzionalità è personalizzabile, è possibile eseguire il training di un modello di intelligenza artificiale usando gli strumenti per adattarli in modo specifico ai dati. In caso contrario, una funzionalità è preconfigurata, ovvero i modelli di intelligenza artificiale usati non possono essere modificati. È sufficiente inviare i dati e usare l'output della funzionalità nelle applicazioni.
Eseguire la migrazione da Analisi del testo, QnA Maker o Language Understanding (LUIS)
Servizi di Azure AI per la lingua unificano tre singoli servizi linguistici in Servizi di Azure AI: Analisi del testo, QnA Maker e Language Understanding (LUIS). Se si usano questi tre servizi, è possibile eseguire facilmente la migrazione ai nuovi Servizi di Azure AI per la lingua. Per istruzioni, vedere Migrazione di Lingua di Azure AI.
Esercitazioni
Dopo avere avuto la possibilità di familiarizzare con il Servizio di linguaggio, provare le esercitazioni che illustrano come risolvere diversi scenari.
- Estrarre frasi chiave dal testo archiviato in Power BI
- Usare Power Automate per ordinare le informazioni in Microsoft Excel
- Usare Flask per tradurre testo, analizzare la valutazione e sintetizzare la voce
- Usare Servizi di Azure AI nelle app canvas
- Creare un bot di domande frequenti
Esempi di codice aggiuntivi
Sono disponibili altri esempi di codice in GitHub per le lingue seguenti:
Distribuire in locale con i contenitori Docker
Usare i contenitori del servizio di linguaggio per distribuire le funzionalità dell'API in locale. Questi contenitori Docker consentono di avvicinare il servizio ai dati per motivi di conformità, sicurezza o di altro tipo. Il servizio di linguaggio offre i contenitori seguenti:
- Analisi valutazione
- Rilevamento lingua
- Estrazione frasi chiave
- Riconoscimento entità denominata personalizzata
- Analisi del testo per l'integrità
- Riepilogo
Intelligenza artificiale responsabile
Un sistema di intelligenza artificiale include non solo la tecnologia ma anche le persone che ne faranno uso, le persone interessate e l'ambiente di distribuzione. Leggere gli articoli seguenti per informazioni sull'uso e la distribuzione responsabili dell'intelligenza artificiale nei sistemi: