エンティティを認識する

4 分

名前付きエンティティ認識は、Azure AI Language によって提供される機能です。非構造化テキスト内のエンティティを識別して分類します。人、場所、イベント、製品、組織など、エンティティのいくつかのカテゴリがサポートされています。

名前付きエンティティ認識 API を呼び出すには、いくつかの方法があります。ここでは、azure_ai 拡張機能を使用して、SQL クエリのテキストからエンティティを認識します。

前提条件

azure_ai 拡張機能が有効で構成された Azure Database for PostgreSQL フレキシブルサーバーが必要です。また、言語リソースのキーとエンドポイントを設定して、Azure Cognitive Services で承認する必要があります。

シナリオ

エンティティ認識は、次のようないくつかのドメインで役立ちます。

検索とインデックス作成:ナレッジグラフを自動的に作成し、識別されたエンティティを使用してディレクトリにタグ付けします。
プロセスオートメーション:非構造化テキスト内の製品と場所を自動的に認識し、カスタマーサポート要求にルーティングします。
市場分析:ソーシャルメディア、顧客レビュー、サポートチケットなどから最も頻繁に発生するエンティティとエンティティクラスターを測定して、関連するトピックを決定し、傾向を予測します。

Azure Cognitive Services での SQL 内の名前付きエンティティ認識の使用

Azure Database for PostgreSQL フレキシブルサーバーの azure_ai 拡張機能は、SQL 内から AI 機能に直接アクセスするためのユーザー定義関数 (UDF) を提供します。名前付きエンティティ認識 API には、azure_ai によって提供される azure_cognitive.recognize_entities 関数を使用してアクセスします。

azure_cognitive.recognize_entities(
 text text,
 language text,
 timeout_ms integer DEFAULT 3600000,
 throw_on_error boolean DEFAULT true,
 disable_service_logs boolean DEFAULT false
)

必要なパラメーターは text (入力)、および language (text が書かれた言語) です。たとえば、en-us は米国英語、fr はフランス語などです。使用可能な言語の完全な一覧については、「言語サポート」を参照してください。

既定では、3,600,000 ミリ秒 = 1 時間で終了しない場合、エンティティの認識は停止されます。この遅延は、timeout_ms を変更することでカスタマイズできます。

エラーが発生した場合、既定の動作では例外がスローされ、トランザクションがロールバックされます。 throw_on_error を false に設定することで、この動作を無効にできます。

パラメーターの完全なドキュメントについては、「Azure Cognitive Services 拡張機能のドキュメント」を参照してください。

たとえば、次のクエリを呼び出します。

SELECT azure_cognitive.recognize_entities('For more information, see Cognitive Services Compliance and Privacy notes.', 'en-us');

次の結果が得られます。

{"(\"Cognitive Services\",Skill,\"\",0.94)"}

エンティティの名前が "Cognitive Services" であることを示し、信頼度スコアが 0.94 のスキルとして識別されます。

入力テキストには次のテーブル列を使用できます。

SELECT description, azure_cognitive.recognize_entities(description, 'en-us')
FROM listings LIMIT 1;

次のような結果が返されます。

 {"(house,Location,\"\",0.77)","(2013.,DateTime,DateRange,1)","(\"rooftop deck\",Location,\"\",0.88)","(\"lounge area\",Location,Structural,0.97)","(tub,Product,\"\",0.52)","
(5,Quantity,Number,0.8)","(bedrooms,Location,\"\",0.92)","(\"gourmet kitchen\",Location,\"\",0.87)","(2-3,Quantity,NumberRange,0.87)","(downtown,Location,Structural,0.8)","(\
"Queen Anne neighborhood\",Location,\"\",0.74)","(house,Location,\"\",0.96)","(barnwood,Product,\"\",0.61)","(steel,Product,\"\",0.73)","(concrete,Product,\"\",0.7)","(living
,Location,Structural,0.53)","(\"gourmet kitchen\",Location,\"\",0.7)","(kitchen,Location,\"\",0.77)","(reading,Skill,\"\",0.54)","(half,Quantity,Number,0.8)","(\"tv room\",Lo
cation,\"\",0.89)","(kitchen,Location,\"\",0.64)","(Fireplace,Product,\"\",0.91)","(sofa,Product,\"\",0.98)","(\"sitting area\",Location,\"\",0.93)","(\"Basement room\",Locat
ion,\"\",0.98)","(kids,PersonType,\"\",0.73)","(room,Location,Structural,0.78)","(patio,Location,Structural,0.75)","(basketball,Product,\"\",0.57)","(bedroom,Location,\"\",0.
8)","(basement,Location,\"\",0.94)","(\"concrete heated floors\",Product,\"\",0.95)","(\"queen sleeper sofa\",Product,\"\",0.86)","(tv,Location,\"\",0.54)","(basement,Locatio
n,\"\",0.92)","(room,Location,Structural,0.9)","(\"a second\",DateTime,Duration,0.85)","(family,PersonType,\"\",0.71)","(kids,PersonType,\"\",0.65)","(\"2nd floor\",Location,
Structural,0.56)","(4,Quantity,Number,0.8)","(bedrooms,Location,\"\",0.66)","(one,Quantity,Number,0.8)","(one,Quantity,Number,0.8)","(bedroom,Location,\"\",0.54)","(\"twin bu
nk beds\",Product,\"\",0.67)"}

まとめ

名前付きエンティティ認識では、入力テキスト内のエンティティを識別して分類します。 Azure Cognitive Services 言語モデルは、大量の自然言語処理を実行します。 Azure Database for PostgreSQL の azure_ai 拡張機能は、SQL クエリ内で名前付きエンティティ認識に直接アクセスするための azure_cognitive.recognize_entities API を提供します。

続行

前提条件

シナリオ

Azure Cognitive Services での SQL 内の名前付きエンティティ認識の使用

まとめ

フィードバック