イントロダクション

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自然言語処理 (NLP) は、ソフトウェアが人間のユーザー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操作できる必要がある一般的な AI の問題です。 NLP のより広い領域では、 自然言語理解 (NLU) は、自然言語からセマンティックの意味を決定する問題を扱います。通常は、トレーニングされた言語モデルを使用します。

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。

アプリが自然言語の入力を受け入れ、適切なアクションを実行する前に、モデルを使用してセマンティックの意味を判断することを示す図。

この設計パターンでは、次の操作を行います。

  1. アプリは、ユーザーからの自然言語入力を受け入れます。
  2. 言語モデルは、セマンティックの意味 (ユーザーの 意図) を決定するために使用されます。
  3. アプリは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、ユーザーの意図した意味を識別するために、比較的少数のサンプルで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 言語を使用して自然言語理解アプリを作成する方法について説明します。

このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。

  • Azure AI 言語リソースをプロビジョニングします。
  • 意図、エンティティ、発話を定義します。
  • パターンを使用して同様の発話を区別します。
  • 事前構築済みのエンティティ コンポーネントを使用します。
  • モデルのトレーニング、テスト、発行、レビューを行います。