はじめに

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自然言語処理 (NLP) は一般的な AI の問題であり、人間が書いたり話したりする自然言語形式のテキストや音声をソフトウェアで処理できる必要があります。 NLP のより広い領域では、自然言語から意味を決定するという問題は、(通常は、トレーニングされた言語モデルを使用して) "自然言語理解" (NLU) で処理します。

自然言語理解ソリューションの一般的な設計パターンは、次のようになります。

Diagram showing an app accepts natural language input, and uses a model to determine semantic meaning before taking the appropriate action.

■訳文不要■

  1. アプリが、ユーザーから自然言語入力を受け入れます。
  2. 言語モデルを使用してセマンティックの意味 (ユーザーの "意図") を特定します。
  3. アプリが、適切なアクションを実行します。

Azure AI Language を使用すると、開発者は、比較的少ないサンプル数でユーザーの意図する意味を判断するようにトレーニングできる言語モデルに基づいてアプリを構築できます。

このモジュールでは、サービスを使用して、Azure AI Language を使用する自然言語理解アプリを作成するための方法について学習します。

このモジュールを終了すると、次のことができるようになります。

  • Azure AI Language リソースをプロビジョニングする。
  • 意図、エンティティ、発話を定義する。
  • パターンを使用して類似した発話を区別する。
  • 事前構築済みのエンティティ コンポーネントを使用する。
  • モデルのトレーニング、テスト、発行、レビューを行う。