Azure AI 언어의 NER(명명된 엔터티 인식)이란?
NER(명명된 엔터티 인식)은 Azure AI 언어에서 제공하는 기능으로, 작성된 언어와 관련된 지능형 애플리케이션을 개발하기 위한 클라우드의 기계 학습 및 AI 알고리즘 모음입니다. NER 기능은 비정형 텍스트에서 엔터티를 식별하고 분류할 수 있습니다. 예: 사람, 장소, 조직 및 수량. 미리 빌드된 NER 기능에는 인식된 엔터티의 사전 설정된 목록이 있습니다. 사용자 지정 NER 기능을 사용하면 사용 사례에 특정한 특수 엔터티를 인식하도록 모델을 학습할 수 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스에 대한 요청을 수행하는 과정을 안내하는 시작 지침입니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
- 개념 문서에서는 서비스의 기능 및 기능에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
참고 항목
API 버전 2023-04-15-preview부터 엔터티 확인이 엔터티 메타데이터로 업그레이드되었습니다. 2023-04-15-preview와 같거나 최신 버전의 API를 호출하는 경우 해결 기능을 사용하려면 엔터티 메타데이터 문서를 확인하세요.
일반적인 워크플로
이 기능을 사용하려면 분석을 위해 데이터를 제출하고 애플리케이션에서 API 출력을 처리합니다. 분석은 데이터에 사용되는 모델에 사용자 지정 추가 없이 있는 그대로 수행됩니다.
Azure AI 언어에서 제공하는 기능에 대한 액세스 권한을 부여하는 Azure AI 언어 리소스를 만듭니다. API 요청을 인증하는 데 사용하는 암호(키라고 함) 및 엔드포인트 URL을 생성합니다.
C#, Java, JavaScript 및 Python에 대한 REST API 또는 클라이언트 라이브러리를 사용하여 요청을 만듭니다. 일괄 처리 요청을 통해 비동기 호출을 보내 여러 기능에 대한 API 요청을 단일 호출로 결합할 수도 있습니다.
텍스트 데이터가 포함된 요청을 보냅니다. 키와 엔드포인트가 인증에 사용됩니다.
응답을 스트리밍하거나 로컬로 저장합니다.
명명된 엔터티 인식 시작
명명된 엔터티 인식을 사용하려면 분석을 위해 구조화되지 않은 원시 텍스트를 제출하고 애플리케이션에서 API 출력을 처리합니다. 분석은 데이터에 사용되는 모델에 대한 추가 사용자 지정 없이 있는 그대로 수행됩니다. 명명된 엔터티 인식을 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
| 개발 옵션 | 설명 |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio는 등록 시 Azure 계정 및 고유한 데이터 없이 텍스트 예제와 엔터티 링크 설정을 시도할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 자세한 내용은 Language Studio 웹 사이트 또는 Language Studio 빠른 시작을 참조하세요. |
| REST API 또는 클라이언트 라이브러리(Azure SDK) | REST API 또는 다양한 언어로 제공되는 클라이언트 라이브러리를 사용하여 명명된 엔터티 인식을 애플리케이션에 통합합니다. 자세한 내용은 명명된 엔터티 인식 빠른 시작을 참조하세요. |
참조 설명서 및 코드 샘플
애플리케이션에서 이 기능을 사용할 때 Azure AI 언어에 대한 다음 참조 설명서와 샘플을 참조하세요.
| 개발 옵션/언어 | 참조 설명서 | 샘플 |
|---|---|---|
| REST API | REST API 설명서 | |
| C# | C# 설명서 | C# 샘플 |
| Java | Java 설명서 | Java 샘플 |
| JavaScript | JavaScript 설명서 | JavaScript 샘플 |
| Python | Python 설명서 | Python 샘플 |
책임 있는 AI
AI 시스템에는 기술뿐만 아니라 기술을 사용하는 사람, 영향을 받는 사람, 배포되는 환경이 포함됩니다. NER에 대한 투명도 참고를 읽고 시스템에서 책임감 있는 AI 사용 및 배포에 대해 알아봅니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.
시나리오
- 검색 기능 및 검색 인덱싱 향상 - 고객은 문서에서 검색된 엔터티를 기반으로 하여 지식 그래프를 작성하여 문서 검색을 태그로 향상시킬 수 있습니다.
- 비즈니스 프로세스 자동화 - 예를 들어 보험 청구를 검토할 때 쉽게 검토할 수 있도록 이름 및 위치와 같은 인식된 엔터티를 강조 표시할 수 있습니다. 또는 이메일에서 고객의 이름과 회사가 포함된 지원 티켓이 자동으로 생성될 수 있습니다.
- 고객 분석 – 검토, 이메일 및 통화에서 고객이 전달하는 가장 인기 있는 정보를 확인하여 가장 관련성이 높은 항목을 결정하고 시간 경과에 따른 추세를 파악합니다.
다음 단계
NER(명명된 엔터티 인식) 기능을 사용하여 시작하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
- Language Studio 코드를 작성할 필요 없이 여러 Azure AI 언어 서비스 기능을 사용해 볼 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다.
- REST API 및 클라이언트 라이브러리 SDK를 사용하여 서비스에 요청하는 방법에 대한 지침은 빠른 시작 문서를 참조하세요.