Azure Cognitive Service for Language での言語検出とは

  • [アーティクル]

言語の検出は、Azure Cognitive Service for Language で提供される機能の 1 つで、書き表された言語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での機械学習と AI アルゴリズムのコレクションです。 言語検出を使用すると、ドキュメントを書くのに使われている言語を検出でき、広範な言語、バリエーション、方言、一部の地域や文化で使われる言語の言語コードが返されます。

このドキュメントには、次のような記事が記載されています。

  • 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。

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。

  1. Azure 言語リソースを作成します。これにより、Azure Cognitive Service for 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。

  2. 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。

  3. 未加工の非構造化テキストの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。

  4. 応答をローカルでストリームまたは保存します。

Docker コンテナーを使用してオンプレミスにデプロイする

利用できる Docker コンテナーを使って、この機能をオンプレミスに展開します。 これらの Docker コンテナーを使用すると、コンプライアンス、セキュリティ、またはその他の運用上の理由により、データにいっそう近いところにサービスを持ってくることができます。

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、それが展開される環境も含まれています。 システムでの責任ある AI の使用と展開については、「言語検出の透明性に関する注意」をお読みください。 詳細については、次の記事もご覧ください。

次のステップ

エンティティ リンク設定機能を使い始めるには、2 つの方法があります。

  • Language Studio。コードを記述することなく Azure Cognitive Service for Language の複数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。