Azure AI Language の固有表現認識 (NER) とは?
固有表現認識 (NER) は、Azure AI Language によって提供される機能の 1 つであり、書き言葉が関係するインテリジェントなアプリケーションを開発するためのクラウドの機械学習と AI アルゴリズムのコレクションです。 NER 機能は、非構造化テキスト内のエンティティを識別および分類できます。 たとえば、人、場所、組織、数量などです。 事前構築済みの NER 機能には、認識されたエンティティの事前設定された一覧があります。 カスタム NER 機能を使用すると、ユース ケースに固有の特殊なエンティティを認識するようにモデルをトレーニングできます。
- クイックスタートは、サービスへの要求の実行方法を説明する概要手順です。
- 攻略ガイドには、より具体的またはカスタマイズした方法でサービスを使用するための手順が記載されています。
- 概念に関する記事では、サービスの機能と特長が詳しく説明されています。
Note
エンティティ解決は、API バージョン 2023-04-15-preview 以降のエンティティ メタデータにアップグレード されました。 2023-04-15-preview 以降の API のプレビュー バージョンを呼び出す場合、解決機能を使用するには、エンティティ メタデータの記事を参照してください。
一般的なワークフロー
この機能を使用するには、分析のためのデータを送信し、アプリケーションで API 出力を処理します。 分析はそのままの状態で行われ、データに使用されるモデルに対して追加のカスタマイズは行われません。
Azure AI Language リソースを作成します。これにより、Azure AI Language によって提供される機能にアクセスできるようになります。 API 要求の認証に使用するパスワード (キーと呼ばれる) とエンドポイント URL が生成されます。
REST API か、C#、Java、JavaScript、Python のクライアント ライブラリを使用して、要求を作成します。 バッチ要求で非同期呼び出しを送信して、複数の機能の API 要求を 1 回の呼び出しに統合することもできます。
テキスト データを含む要求を送信します。 キーとエンドポイントを使用して認証が行われます。
応答をローカルでストリームまたは保存します。
固有表現認識の概要
固有表現認識を使用するには、分析のために未加工の非構造化テキストを送信し、お使いのアプリケーションで API 出力を処理します。 分析はそのままの状態で行われ、データに使用されるモデルに対して追加のカスタマイズは行われません。 固有表現認識を使用するには、次の 2 つの方法があります。
| 開発オプション | 説明 |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio は Web ベースのプラットフォームであり、Azure アカウントがなければテキストの例で、サインアップしたら独自のデータで、エンティティ リンクを試すことができます。 詳しくは、Language Studio の Web サイトまたは Language Studio のクイックスタートに関する記事をご覧ください。 |
| REST API またはクライアント ライブラリ (Azure SDK) | さまざまな言語で使用できる REST API ライブラリ、またはクライアント ライブラリを使用して、固有表現認識をお使いのアプリケーションに統合します。 詳しくは、固有表現認識のクイックスタートに関する記事をご覧ください。 |
リファレンス ドキュメントとコード サンプル
アプリケーションでこの機能を使用する場合は、次の Azure AI Language のリファレンス ドキュメントとサンプルをご覧ください。
| 開発オプション/言語 | リファレンス ドキュメント | サンプル |
|---|---|---|
| REST API | REST API のドキュメント | |
| C# | C# 関連のドキュメント | C# のサンプル |
| Java | Java のドキュメント | Java のサンプル |
| JavaScript | JavaScript のドキュメント | JavaScript のサンプル |
| Python | Python のドキュメント | Python のサンプル |
責任ある AI
AI システムには、テクノロジだけでなく、それを使う人、それによって影響を受ける人、それがデプロイされる環境も含まれています。 システムでの責任ある AI の使用とデプロイについては、NER の透明性に関する注意の記事を参照してください。 詳細については、次の記事も参照してください。
シナリオ
- 検索機能と検索インデックス作成を強化する - ドキュメントで検出されたエンティティに基づいてナレッジ グラフを作成し、ドキュメント検索をタグとして強化できます。
- ビジネス プロセスを自動化する - たとえば、保険金請求を確認するときに、名前や場所などの認識されたエンティティを強調表示して確認を容易にすることができます。 または、メールから顧客の名前と会社を使用してサポート チケットを自動的に生成することもできます。
- 顧客分析 - レビュー、電子メール、通話で顧客が伝える最も一般的な情報を判断し、挙げられる最も関連性の高いトピックを特定し、時間の経過と伴う傾向を判断します。
次のステップ
固有表現認識 (NER) 機能を使い始めるには、2 つの方法があります。
- Language Studio はコードを記述することなく Azure AI Language のいくつかの機能を試すことができる Web ベースのプラットフォームです。
- クイックスタート記事。REST API とクライアント ライブラリ SDK を使用してサービス要求を行う方法が記載されています。