Scegliere una tecnologia di elaborazione del linguaggio di destinazione per intelligenza artificiale di Azure
I servizi di Azure AI aiutarno sviluppatori e organizzazioni a creare rapidamente applicazioni intelligenti, all'avanguardia, pronte per il mercato e responsabili con API e modelli predefiniti, personalizzabili e pronti all'uso.
Questo articolo illustra i servizi di intelligenza artificiale di Azure che offrono funzionalità di elaborazione del linguaggio mirate, ad esempio l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del testo, la comprensione del linguaggio, la traduzione e l'estrazione dei dati dei documenti. Il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure è una delle categorie più ampie nei servizi di intelligenza artificiale di Azure. È possibile usare le API nel carico di lavoro per incorporare funzionalità del linguaggio come il riconoscimento delle entità denominate, l'analisi del sentiment, il rilevamento della lingua e il riepilogo del testo.
Servizi
I servizi seguenti offrono funzionalità di elaborazione di una lingua target per i servizi di intelligenza artificiale di Azure:
Lingua di Azure AI offre l'elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del testo.
- Usare il servizio Azure AI Language quando è necessario usare documenti strutturati o non strutturati per l'ampia gamma di attività correlate al linguaggio descritte.
- Non usare il servizio linguistico se è necessario cercare documenti con chat, controllarli per la sicurezza dei contenuti o tradurli.
Traduttore per Azure AI è un servizio di traduzione automatica. Può eseguire traduzioni di testo in tempo reale, traduzione batch e documento singolo e traduzioni personalizzate che consentono di incorporare terminologia specializzata o linguaggio specifico del settore per lo scenario. Supporta numerose lingue.
- Usare il servizio Traduttore quando è necessario eseguire la traduzione in modo specifico. Anche se è possibile usare altri modelli linguistici di base per utilizzo generico per eseguire la traduzione, l'uso del traduttore per il suo scopo specializzato può rivelarsi più efficace e può risultare più conveniente usando modelli di traduzione mirati.
- Non usare il servizio Traduttore se è necessario interagire con la chat, analizzare il contenuto per il sentiment o per la con modalità tenda ration. Per l'analisi del sentiment, usare invece il servizio Linguaggio. Per la con modalità tenda ration, usare il servizio Content Safety.
Azure AI Document Intelligence è un servizio che consente di convertire le immagini direttamente in moduli elettronici. È possibile specificare i campi previsti e quindi cercare le immagini fornite per acquisire tali campi senza intervento umano. Il servizio ospita molti modelli predefiniti e consente anche di creare modelli di modulo personalizzati personalizzati.
- Usare il servizio Document Intelligence quando si conoscono esattamente i campi da estrarre dai documenti analizzati per compilare i moduli elettronici in modo appropriato.
- Usare Document Intelligence per identificare le strutture chiave (intestazioni, piè di pagina, interruzioni di capitolo e così via) in insiemi di documenti diversi per interagire ulteriormente a livello di codice con il documento, ad esempio in un'implementazione di generazione aumentata (RAG) di recupero.
- Non usare il servizio Document Intelligence come API di ricerca in tempo reale.
Lingua di Azure AI
Lingua di Azure AI è un servizio basato su cloud che offre 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
La tabella seguente fornisce un elenco delle funzionalità disponibili nel servizio Lingua di Azure AI.
| Funzionalità | Descrizione |
|---|---|
| Risposta personalizzata alle domande | Trova la risposta più appropriata per gli input degli utenti e viene comunemente utilizzato per creare applicazioni client conversazionali, ad esempio applicazioni di social media, chat bot e applicazioni desktop abilitate al riconoscimento vocale. |
| Classificazione personalizzata del testo | Da utilizzare per creare modelli di intelligenza artificiale personalizzati per classificare i documenti di testo non strutturati in classi personalizzate definite dall'utente. |
| Comprensione del linguaggio di conversazione (CLU) | Consente agli utenti di creare modelli di comprensione del linguaggio naturale personalizzati per prevedere l'intenzione generale di un'espressione in arrivo ed estrarne le informazioni importanti. |
| Collegamento di entità | Disambigua l'identità delle entità (parole o frasi) che si trovano in un testo non strutturato e restituisce i collegamenti a Wikipedia. |
| Rilevamento lingua | Rileva lingua: rileva la lingua in cui è scritto un documento e restituisce un codice lingua per un'ampia gamma di lingue, varianti, lingue di minoranza e alcune lingue regionali/culturali. |
| Estrazione frasi chiave | Valuta e restituisce i concetti principali nel testo non strutturato e li restituisce come elenco. |
| Riconoscimento delle entità denominate (NER) | 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. |
| Flusso di lavoro di orchestrazione | Utilizzare per collegare il CLU (Conversational Language Understanding). |
| Rilevamento delle informazioni di identificazione personale (PII) e sanitarie (PHI) | Identifica, categorizza e oscura le informazioni sensibili sia nei documenti di testo non strutturati che nelle trascrizioni delle conversazioni. Ad esempio: numeri di telefono, indirizzi di e-mail, forme di identificazione e altro ancora. |
| Analisi valutazione e opinion mining | Aiutarti a scoprire cosa pensano le persone del tuo marchio o argomento estraendo il testo alla ricerca di indizi sul sentiment positivo o negativo e associandoli ad aspetti specifici del testo. |
| Riepilogo | Utilizza il riassunto estrattivo del testo per produrre un riassunto di documenti e trascrizioni di conversazioni. Estrae frasi che rappresentano collettivamente le informazioni più importanti o rilevanti all'interno del contenuto originale. |
| Text Analytics for Health | Estrae ed etichetta le informazioni mediche rilevanti da testi non strutturati come note mediche, riepiloghi delle dimissioni, documenti clinici e dati delle cartelle cliniche elettroniche. Quando si progetta il carico di lavoro, valutare la posizione di elaborazione e la residenza dei dati di questa funzionalità ospitata nel cloud per assicurarsi che sia allineata alle aspettative di conformità. Alcuni carichi di lavoro potrebbero essere limitati nella capacità di inviare dati sanitari a una piattaforma ospitata nel cloud. È possibile usare questa API come contenitore Docker per ospitare nel proprio ambiente di calcolo nel cloud o in locale, che può aiutare a risolvere i problemi di conformità che coinvolgono PaaS. Per altre informazioni, vedere Usare Analisi del testo per i contenitori di integrità |
Casi d'uso
Nella tabella seguente è riportato un elenco dei possibili casi d'uso per il servizio Lingua di Azure AI.
*Se una funzionalità è personalizzabile, puoi addestrare un modello di intelligenza artificiale utilizzando i nostri strumenti per adattare i tuoi dati in modo specifico. 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.
Traduttore per Azure AI
Traduttore per Azure AI è un servizio di traduzione automatica che fa parte della famiglia di servizi di intelligenza artificiale di Azure. Traduttore supporta molti prodotti e servizi Microsoft.
Funzionalità
La tabella seguente fornisce un elenco delle funzionalità disponibili nel servizio Traduttore per Azure AI
| Funzionalità | Descrizione |
|---|---|
| Traduzione di testi | Eseguire la traduzione testuale tra le lingue di origine e di destinazione supportate in tempo reale. Creare un dizionario dinamico e imparare a impedire le traduzioni usando l'API Traduttore. |
| Traduzione di documenti | Traduzione batch asincrona: traduci file batch e complessi preservando la struttura e il formato dei documenti originali. Il processo di traduzione batch richiede un account di Archiviazione BLOB di Azure con contenitori per i documenti di origine e tradotti. Traduzione sincrona di un singolo file: traduci un singolo file di documento da solo o con un file di glossario preservando la struttura e il formato del documento originale. Il processo di traduzione dei file non richiede un account di Archiviazione BLOB di Azure. La risposta finale contiene il documento tradotto e viene restituita direttamente al client chiamante. |
| Custom Translator | Creare modelli personalizzati per tradurre linguaggio, terminologia e stile specifici del settore e dominio. Creare un dizionario (per espressioni o frasi) per traduzioni personalizzate. |
Casi d'uso
Nella tabella seguente è riportato un elenco dei possibili casi d'uso per il servizio Traduttore per Azure AI.
| Caso d'uso | Documentazione |
|---|---|
| Tradurre testo specifico del settore. | Traduttore personalizzato per i servizi di intelligenza artificiale |
| Tradurre testo generico non specifico di un settore. | Che cos'è la traduzione testuale di Azure? |
Informazioni sui documenti di Azure AI
Lingua di Azure AI è un servizio basato su cloud che offre 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
La tabella seguente fornisce un elenco di alcune delle funzionalità disponibili nel servizio Informazioni sui documenti di Azure AI.
| Funzionalità | Descrizione |
|---|---|
| Estrazione di biglietti da visita | Il modello di biglietti da visita di Document Intelligence combina funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) con modelli di deep learning per analizzare ed estrarre dati dalle immagini dei biglietti da visita. L'API analizza i biglietti da visita stampati, estrae informazioni chiave, ad esempio nome, cognome, nome dell'azienda, indirizzo di posta elettronica e numero di telefono, e restituisce una rappresentazione di dati JSON strutturati. |
| Estrazione di modelli di contratto | Il modello di contratto Document Intelligence utilizza le funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per analizzare ed estrarre i campi chiave e le voci da un gruppo selezionato di importanti entità contrattuali. I contratti possono essere di vari formati e qualità, tra cui immagini acquisite dal telefono, documenti digitalizzati e PDF digitali. L'API analizza il testo del documento, estrae le informazioni chiave, come le parti, la giurisdizione, l'ID contratto e il titolo. Restituisce quindi una rappresentazione di dati JSON strutturati. Il modello al momento supporta i formati di documenti in lingua inglese. |
| Estrazione della carta di credito | Il modello di carta di credito/debito di Document Intelligence utilizza le funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per analizzare ed estrarre i campi chiave dalle carte di credito e di debito. Le carte di credito e di debito possono essere di vari formati e qualità, tra cui immagini acquisite tramite telefono, documenti digitalizzati e PDF digitali. L'API analizza il testo del documento; estrae informazioni chiave, ad esempio numero di carta, banca emittente e data di scadenza; e restituisce una rappresentazione di dati JSON strutturata. Il modello al momento supporta i formati di documenti in lingua inglese. |
| Estrazione di carte assicurative sanitarie | Il modello di tessera sanitaria Document Intelligence combina le funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) con modelli di deep learning per analizzare ed estrarre le informazioni chiave dalle tessere di assicurazione sanitaria statunitensi. Una tessera sanitaria è un documento chiave per l'elaborazione dell'assistenza e può essere analizzata digitalmente per l'onboarding dei pazienti, per ottenere informazioni sulla copertura finanziaria, per eseguire pagamenti senza contanti e per il trattamento delle richieste assicurative. Il modello di tessera sanitaria analizza le immagini della tessera, estrae informazioni chiave come assicuratore, membro, prescrizione e numero di gruppo e restituisce una rappresentazione JSON strutturata. Le tessere sanitarie possono essere presentate in vari formati e qualità, tra cui immagini acquisite al telefono, documenti digitalizzati e PDF digitali. |
| Estrazione dei documenti fiscali degli Stati Uniti | Il modello di contratto Document Intelligence utilizza le funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per analizzare ed estrarre i campi chiave e le voci da un gruppo selezionato di documenti sulle tasse. I documenti fiscali possono essere di vari formati e qualità, tra cui immagini acquisite dal telefono, documenti digitalizzati e PDF digitali. L'API consente di analizzare il testo dei documenti, estrarre informazioni chiave, ad esempio nome cliente, indirizzo di fatturazione, scadenza e importo dovuto, e restituire una rappresentazione dei dati JSON strutturati. Il modello supporta attualmente determinati formati di documenti fiscali in inglese. |
| Molti altri... | Informazioni sui documenti di Azure AI supporta un'ampia gamma di modelli che consentono di aggiungere funzionalità di elaborazione intelligente dei documenti alle app e ai flussi. È possibile usare un modello specifico del dominio oppure eseguire il training di un modello personalizzato in base alle esigenze aziendali e ai casi d'uso specifici. Informazioni sui documenti può essere usato con l'API REST o le librerie client Python, C#, Java e JavaScript. |
Per altre informazioni su come scegliere un modello adatto allo scenario, vedere Quale modello scegliere?
Passaggi successivi
- Cos'è Lingua di Azure AI?
- Percorso di apprendimento: sviluppare soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale con Servizi di Azure AI
- Percorso di apprendimento: inizia a usare i servizi Azure AI