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TextAnalysisClient class

패키지:
@azure/ai-text-analytics

Azure Cognitive Language Service의 텍스트 분석 기능과 상호 작용하기 위한 클라이언트입니다.

클라이언트에는 언어 리소스의 엔드포인트와 API 키 또는 AAD와 같은 인증 방법이 필요합니다. API 키 및 엔드포인트는 Azure Portal의 언어 리소스 페이지에서 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지에 리소스 관리 아래에 있습니다.

인증 예제:

API 키

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Azure Active Directory

Azure Active Directory 인증에 대한 자세한 내용은 @azure/identity 패키지를 참조하세요.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

생성자

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

언어 리소스의 엔드포인트와 API 키 또는 AAD와 같은 인증 방법을 사용하여 TextAnalysisClient의 인스턴스를 만듭니다.

API 키 및 엔드포인트는 Azure Portal의 언어 리소스 페이지에서 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지에 리소스 관리 아래에 있습니다.

본보기

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

언어 리소스의 엔드포인트와 API 키 또는 AAD와 같은 인증 방법을 사용하여 TextAnalysisClient의 인스턴스를 만듭니다.

API 키 및 엔드포인트는 Azure Portal의 언어 리소스 페이지에서 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지에 리소스 관리 아래에 있습니다.

본보기

Azure Active Directory 인증에 대한 자세한 내용은 @azure/identity 패키지를 참조하세요.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

메서드

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 전달된 입력 문자열이 기록되는 언어를 확인하고 검색된 언어와 유추된 언어가 정확하다는 모델의 신뢰를 나타내는 점수를 반환합니다. 1에 가까운 점수는 결과의 높은 확실성을 나타냅니다. 120개 언어가 지원됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

언어 감지

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

언어 감지에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview 참조하세요.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 전달된 입력 문자열이 기록되는 언어를 확인하고 검색된 언어와 유추된 언어가 정확하다는 모델의 신뢰를 나타내는 점수를 반환합니다. 1에 가까운 점수는 결과의 높은 확실성을 나타냅니다. 120개 언어가 지원됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

언어 감지

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

언어 감지에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview 참조하세요.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 입력 문자열에 대해 선택한 작업을 수행합니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

결과 배열의 각 항목 레이아웃은 선택한 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어 각 PIIEntityRecognition 문서 결과는 entities 및 redactedText 둘 다로 구성됩니다. 여기서 전자는 텍스트의 모든 Pii 엔터티 목록이고 후자는 이러한 모든 Pii 엔터티가 수정된 후 원본 텍스트입니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

오피니언 마이닝

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

의견 마이닝에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview 참조하세요.

개인 식별 정보

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

개인 식별 정보에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview 참조하세요.
analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 입력 문서에 대해 선택한 작업을 수행합니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

결과 배열의 각 항목 레이아웃은 선택한 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어 각 PIIEntityRecognition 문서 결과는 entities 및 redactedText 둘 다로 구성됩니다. 여기서 전자는 텍스트의 모든 Pii 엔터티 목록이고 후자는 이러한 모든 Pii 엔터티가 수정된 후 원본 텍스트입니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

오피니언 마이닝

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

의견 마이닝에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview 참조하세요.

개인 식별 정보

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

개인 식별 정보에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview 참조하세요.
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

입력 문서에 대한 작업의 배열(일괄 처리)을 수행합니다. 각 작업에는 작업의 특성을 지정하는 kind 필드가 있습니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeBatchActionNames 참조하세요. kind외에도 작업에는 disableServiceLogs 및 modelVersion같은 다른 매개 변수도 있을 수 있습니다.

결과 배열에는 각 항목에 결과의 형식을 지정하는 kind 필드가 있는 입력 작업에 대한 결과가 포함됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

핵심 구 추출 및 Pii 엔터티 인식

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

입력 문서에 대한 작업의 배열(일괄 처리)을 수행합니다. 각 작업에는 작업의 특성을 지정하는 kind 필드가 있습니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeBatchActionNames 참조하세요. kind외에도 작업에는 disableServiceLogs 및 modelVersion같은 다른 매개 변수도 있을 수 있습니다.

결과 배열에는 각 항목에 결과의 형식을 지정하는 kind 필드가 있는 입력 작업에 대한 결과가 포함됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

Keyphrase 추출 및 Pii 엔터티 인식

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

다른 폴러의 직렬화된 상태에서 폴러를 만듭니다. 이는 다른 호스트에서 폴러를 만들거나 원래 호스트가 범위에 없는 후 폴러를 생성해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.

생성자 세부 정보

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

언어 리소스의 엔드포인트와 API 키 또는 AAD와 같은 인증 방법을 사용하여 TextAnalysisClient의 인스턴스를 만듭니다.

API 키 및 엔드포인트는 Azure Portal의 언어 리소스 페이지에서 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지에 리소스 관리 아래에 있습니다.

본보기

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: KeyCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

매개 변수

endpointUrl

string

Cognitive Language Service 리소스의 엔드포인트에 대한 URL

credential
KeyCredential

서비스에 대한 요청을 인증하는 데 사용할 키 자격 증명입니다.

options
TextAnalysisClientOptions

TextAnalytics 클라이언트를 구성하는 데 사용됩니다.

TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

언어 리소스의 엔드포인트와 API 키 또는 AAD와 같은 인증 방법을 사용하여 TextAnalysisClient의 인스턴스를 만듭니다.

API 키 및 엔드포인트는 Azure Portal의 언어 리소스 페이지에서 찾을 수 있습니다. 리소스의 키 및 엔드포인트 페이지에 리소스 관리 아래에 있습니다.

본보기

Azure Active Directory 인증에 대한 자세한 내용은 @azure/identity 패키지를 참조하세요.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

매개 변수

endpointUrl

string

Cognitive Language Service 리소스의 엔드포인트에 대한 URL

credential
TokenCredential

서비스에 대한 요청을 인증하는 데 사용할 토큰 자격 증명입니다.

options
TextAnalysisClientOptions

TextAnalytics 클라이언트를 구성하는 데 사용됩니다.

메서드 세부 정보

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 전달된 입력 문자열이 기록되는 언어를 확인하고 검색된 언어와 유추된 언어가 정확하다는 모델의 신뢰를 나타내는 점수를 반환합니다. 1에 가까운 점수는 결과의 높은 확실성을 나타냅니다. 120개 언어가 지원됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

언어 감지

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

언어 감지에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview 참조하세요.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: LanguageDetectionInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

매개 변수

actionName

ActionName

입력 문서에서 수행할 동작의 이름은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

documents

LanguageDetectionInput[]

분석할 입력 문서

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

작업에 대한 선택적 작업 매개 변수 및 설정

반환

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

각 요소에 해당 입력 문서의 기본 언어가 포함된 결과 배열입니다.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 전달된 입력 문자열이 기록되는 언어를 확인하고 검색된 언어와 유추된 언어가 정확하다는 모델의 신뢰를 나타내는 점수를 반환합니다. 1에 가까운 점수는 결과의 높은 확실성을 나타냅니다. 120개 언어가 지원됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

언어 감지

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

언어 감지에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview 참조하세요.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], countryHint?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

매개 변수

actionName

ActionName

입력 문서에서 수행할 동작의 이름은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

documents

string[]

분석할 입력 문서

countryHint

string

모델이 작성된 언어를 예측하는 데 도움이 되는 모든 입력 문자열의 원본 국가를 나타냅니다. 지정되지 않은 경우 이 값은 TextAnalysisClientOptions기본 국가 힌트로 설정됩니다. 빈 문자열 또는 문자열 "none"으로 설정하면 서비스는 국가가 명시적으로 설정되지 않은 모델을 적용합니다. 입력 컬렉션의 모든 문자열에 동일한 국가 힌트가 적용됩니다.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

작업에 대한 선택적 작업 매개 변수 및 설정

반환

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

각 요소에 해당 입력 문서의 기본 언어가 포함된 결과 배열입니다.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 입력 문자열에 대해 선택한 작업을 수행합니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

결과 배열의 각 항목 레이아웃은 선택한 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어 각 PIIEntityRecognition 문서 결과는 entities 및 redactedText 둘 다로 구성됩니다. 여기서 전자는 텍스트의 모든 Pii 엔터티 목록이고 후자는 이러한 모든 Pii 엔터티가 수정된 후 원본 텍스트입니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

오피니언 마이닝

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

의견 마이닝에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview 참조하세요.

개인 식별 정보

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

개인 식별 정보에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview 참조하세요.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], languageCode?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

매개 변수

actionName

ActionName

입력 문서에서 수행할 동작의 이름은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

documents

string[]

분석할 입력 문서

languageCode

string

모든 입력 문자열이 기록되는 언어의 코드입니다. 지정되지 않은 경우 이 값은 TextAnalysisClientOptions기본 언어로 설정됩니다. 빈 문자열로 설정하면 서비스는 언어가 명시적으로 "없음"으로 설정된 모델을 적용합니다. 언어 지원은 작업에 따라 다릅니다. 예를 들어 엔터티 인식 작업에 지원되는 언어에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

작업에 대한 선택적 작업 매개 변수 및 설정

반환

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

입력 문서에 해당하는 결과 배열

analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

예측 모델을 실행하여 입력 문서에 대해 선택한 작업을 수행합니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

결과 배열의 각 항목 레이아웃은 선택한 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어 각 PIIEntityRecognition 문서 결과는 entities 및 redactedText 둘 다로 구성됩니다. 여기서 전자는 텍스트의 모든 Pii 엔터티 목록이고 후자는 이러한 모든 Pii 엔터티가 수정된 후 원본 텍스트입니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

오피니언 마이닝

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

의견 마이닝에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview 참조하세요.

개인 식별 정보

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

개인 식별 정보에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview 참조하세요.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: TextDocumentInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

매개 변수

actionName

ActionName

입력 문서에서 수행할 동작의 이름은 $AnalyzeActionName 참조하세요.

documents

TextDocumentInput[]

분석할 입력 문서

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

작업에 대한 선택적 작업 매개 변수 및 설정

반환

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

입력 문서에 해당하는 결과 배열

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

입력 문서에 대한 작업의 배열(일괄 처리)을 수행합니다. 각 작업에는 작업의 특성을 지정하는 kind 필드가 있습니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeBatchActionNames 참조하세요. kind외에도 작업에는 disableServiceLogs 및 modelVersion같은 다른 매개 변수도 있을 수 있습니다.

결과 배열에는 각 항목에 결과의 형식을 지정하는 kind 필드가 있는 입력 작업에 대한 결과가 포함됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

핵심 구 추출 및 Pii 엔터티 인식

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: string[], languageCode?: string, options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

매개 변수

actions

AnalyzeBatchAction[]

입력 문서에서 실행될 작업 배열

documents

string[]

분석할 입력 문서

languageCode

string

모든 입력 문자열이 기록되는 언어의 코드입니다. 지정되지 않은 경우 이 값은 TextAnalysisClientOptions기본 언어로 설정됩니다. 빈 문자열로 설정하면 서비스는 언어가 명시적으로 "없음"으로 설정된 모델을 적용합니다. 언어 지원은 작업에 따라 다릅니다. 예를 들어 엔터티 인식 작업에 지원되는 언어에 대한 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options
BeginAnalyzeBatchOptions

작업에 대한 선택적 설정

반환

Promise<AnalyzeBatchPoller>

입력 작업에 해당하는 결과 배열

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

입력 문서에 대한 작업의 배열(일괄 처리)을 수행합니다. 각 작업에는 작업의 특성을 지정하는 kind 필드가 있습니다. 지원되는 작업 목록은 $AnalyzeBatchActionNames 참조하세요. kind외에도 작업에는 disableServiceLogs 및 modelVersion같은 다른 매개 변수도 있을 수 있습니다.

결과 배열에는 각 항목에 결과의 형식을 지정하는 kind 필드가 있는 입력 작업에 대한 결과가 포함됩니다.

데이터 제한은 https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits 참조하세요.

예제

Keyphrase 추출 및 Pii 엔터티 인식

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: TextDocumentInput[], options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

매개 변수

actions

AnalyzeBatchAction[]

입력 문서에서 실행될 작업 배열

documents

TextDocumentInput[]

분석할 입력 문서

options
BeginAnalyzeBatchOptions

작업에 대한 선택적 설정

반환

Promise<AnalyzeBatchPoller>

입력 작업에 해당하는 결과 배열

restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

다른 폴러의 직렬화된 상태에서 폴러를 만듭니다. 이는 다른 호스트에서 폴러를 만들거나 원래 호스트가 범위에 없는 후 폴러를 생성해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.

function restoreAnalyzeBatchPoller(serializedState: string, options?: RestoreAnalyzeBatchPollerOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

매개 변수

serializedState

string

다른 폴러의 직렬화된 상태입니다. poller.toString() 결과입니다.

options
RestoreAnalyzeBatchPollerOptions

작업에 대한 선택적 설정

본보기

client.beginAnalyzeBatch 폴러로 해결할 약속을 반환합니다. 폴러의 상태는 직렬화되고 다음과 같이 다른 폴러를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

const serializedState = poller.toString();
const rehydratedPoller = await client.createAnalyzeBatchPoller(serializedState);
const actionResults = await rehydratedPoller.pollUntilDone();

반환

Promise<AnalyzeBatchPoller>