Introduzione
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un problema comune di intelligenza artificiale in cui il software deve essere in grado di lavorare con testo o riconoscimento vocale nel formato del linguaggio naturale che un utente umano scrive o parla. All'interno dell'area più ampia di NLP, la comprensione del linguaggio naturale (NLU) riguarda il problema di determinare il significato semantico dal linguaggio naturale, in genere usando un modello linguistico sottoposto a training.
Un modello di progettazione comune per una soluzione di comprensione del linguaggio naturale è simile al seguente:
In questo modello di progettazione:
- Un'app accetta input in linguaggio naturale da un utente.
- Un modello linguistico viene usato per determinare il significato semantico ( finalità dell'utente).
- L'app esegue un'azione appropriata.
Il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure consente agli sviluppatori di creare app basate su modelli linguistici che possono essere sottoposti a training con un numero relativamente ridotto di esempi per distinguere il significato previsto di un utente.
In questo modulo si apprenderà come usare il servizio per creare un'app di comprensione del linguaggio naturale usando il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.
Dopo aver completato questo modulo, sarà possibile:
- Effettuare il provisioning di una risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.
- Definire finalità, entità ed espressioni.
- Usare schemi per distinguere espressioni simili.
- Usare componenti di entità predefiniti.
- Addestrare, testare, pubblicare ed esaminare un modello.