Share via

Quickstart: Benoemde entiteiten detecteren (NER)

  • Artikel

Referentiedocumentatie Meer voorbeeldenpakket | (NuGet) | -bibliotheekbroncode |

Gebruik deze quickstart om een NER-toepassing (Named Entity Recognition) te maken met de clientbibliotheek voor .NET. In het volgende voorbeeld maakt u een C#-toepassing waarmee herkende entiteiten in tekst kunnen worden geïdentificeerd.

Tip

U kunt Language Studio gebruiken om taalservicefuncties te proberen zonder code te hoeven schrijven.

Vereisten

Instellen

Een Azure-resource maken

Als u het onderstaande codevoorbeeld wilt gebruiken, moet u een Azure-resource implementeren. Deze resource bevat een sleutel en eindpunt dat u gebruikt voor het verifiëren van de API-aanroepen die u naar de Taalservice verzendt.

  1. Gebruik de volgende koppeling om een taalresource te maken met behulp van Azure Portal. U moet zich aanmelden met uw Azure-abonnement.

  2. Selecteer doorgaan om uw resource te maken in het scherm Aanvullende functies selecteren dat wordt weergegeven.

    Een schermopname met extra functieopties in Azure Portal.

  3. Geef in het scherm Taal maken de volgende informatie op:

    Details Beschrijving
    Abonnement Het abonnementsaccount waaraan uw resource wordt gekoppeld. Selecteer uw Azure-abonnement in de vervolgkeuzelijst.
    Resourcegroep Een resourcegroep is een container waarin de resources die u maakt, worden opgeslagen. Selecteer Nieuwe maken om een nieuwe resourcegroep te maken.
    Regio De locatie van uw taalresource. Verschillende regio's kunnen latentie veroorzaken, afhankelijk van uw fysieke locatie, maar hebben geen invloed op de runtime-beschikbaarheid van uw resource. Voor deze quickstart selecteert u een beschikbare regio bij u in de buurt of kiest u VS - oost.
    Naam De naam voor uw taalresource. Deze naam wordt ook gebruikt om een eindpunt-URL te maken die uw toepassingen gebruiken om API-aanvragen te verzenden.
    Prijscategorie De prijscategorie voor uw taalresource. U kunt de gratis F0-laag gebruiken om de service uit te proberen en later een upgrade uit te voeren naar een betaalde laag voor productie.

    Een schermopname van details over het maken van resources in Azure Portal.

  4. Zorg ervoor dat het selectievakje Verantwoordelijke AI-kennisgeving is ingeschakeld.

  5. Selecteer Controleren en maken onderaan de pagina.

  6. Controleer in het scherm dat wordt weergegeven of de validatie is geslaagd en of u de gegevens correct hebt ingevoerd. Selecteer vervolgens Maken.

Uw sleutel en eindpunt ophalen

Vervolgens hebt u de sleutel en het eindpunt van de resource nodig om uw toepassing te verbinden met de API. Verderop in de quickstart plakt u uw sleutel en eindpunt in de code.

  1. Nadat de taalresource is geïmplementeerd, klikt u onder Volgende stappen op de knop Naar de resource gaan.

    Een schermopname van de volgende stappen nadat een resource is geïmplementeerd.

  2. Selecteer sleutels en eindpunt in het linkernavigatiemenu op het scherm voor uw resource. U gebruikt een van uw sleutels en uw eindpunt in de onderstaande stappen.

    Een schermopname van de sectie sleutels en eindpunten voor een resource.

Omgevingsvariabelen maken

Uw toepassing moet worden geverifieerd om API-aanvragen te verzenden. Gebruik voor productie een veilige manier om uw referenties op te slaan en te openen. In dit voorbeeld schrijft u uw referenties naar omgevingsvariabelen op de lokale computer waarop de toepassing wordt uitgevoerd.

Tip

Neem de sleutel niet rechtstreeks op in uw code en plaats deze nooit openbaar. Zie het beveiligingsartikel over Azure AI-services voor meer verificatieopties, zoals Azure Key Vault.

Als u de omgevingsvariabele voor uw taalresourcesleutel wilt instellen, opent u een consolevenster en volgt u de instructies voor uw besturingssysteem en ontwikkelomgeving.

  1. Als u de LANGUAGE_KEY omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt u deze door your-key een van de sleutels voor uw resource.
  2. Als u de LANGUAGE_ENDPOINT omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt your-endpoint u het eindpunt voor uw resource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Notitie

Als u alleen toegang nodig hebt tot de omgevingsvariabelen in de huidige actieve console, kunt u de omgevingsvariabele instellen in set plaats van setx.

Nadat u de omgevingsvariabelen hebt toegevoegd, moet u mogelijk alle actieve programma's opnieuw opstarten die de omgevingsvariabelen moeten lezen, inclusief het consolevenster. Als u bijvoorbeeld Visual Studio als editor gebruikt, start u Visual Studio opnieuw voordat u het voorbeeld uitvoert.

Een nieuwe .NET Core-app maken

Maak een nieuwe console-app in .NET Core met behulp van de Visual Studio IDE. Hiermee maakt u een project 'Hallo wereld' met één C#-bronbestand: program.cs.

Installeer de clientbibliotheek door met de rechtermuisknop op de oplossing te klikken in Solution Explorer en NuGet-pakketten beheren te selecteren. Selecteer in Package Manager dat wordt geopend de optie Bladeren en zoek naar Azure.AI.TextAnalytics. Selecteer versie 5.2.0 en vervolgens Installeren. U kunt ook de Package Manager-console gebruiken.

Voorbeeld van code

Kopieer de volgende code naar uw program.cs-bestand en voer de code uit.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace Example
{
    class Program
    {
        // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
        static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
        static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");

        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
        private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);
        
        // Example method for extracting named entities from text 
        static void EntityRecognitionExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            var response = client.RecognizeEntities("I had a wonderful trip to Seattle last week.");
            Console.WriteLine("Named Entities:");
            foreach (var entity in response.Value)
            {
                Console.WriteLine($"\tText: {entity.Text},\tCategory: {entity.Category},\tSub-Category: {entity.SubCategory}");
                Console.WriteLine($"\t\tScore: {entity.ConfidenceScore:F2},\tLength: {entity.Length},\tOffset: {entity.Offset}\n");
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            EntityRecognitionExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Uitvoer

Named Entities:
        Text: trip,     Category: Event,        Sub-Category:
                Score: 0.74,    Length: 4,      Offset: 18

        Text: Seattle,  Category: Location,     Sub-Category: GPE
                Score: 1.00,    Length: 7,      Offset: 26

        Text: last week,        Category: DateTime,     Sub-Category: DateRange
                Score: 0.80,    Length: 9,      Offset: 34

Referentiedocumentatie | Meer voorbeelden | pakket (Maven) | Bibliotheek broncode

Gebruik deze quickstart om een NER-toepassing (Named Entity Recognition) te maken met de clientbibliotheek voor Java. In het volgende voorbeeld maakt u een Java-toepassing waarmee herkende entiteiten in tekst kunnen worden geïdentificeerd.

Vereisten

Instellen

Een Azure-resource maken

Als u het onderstaande codevoorbeeld wilt gebruiken, moet u een Azure-resource implementeren. Deze resource bevat een sleutel en eindpunt dat u gebruikt voor het verifiëren van de API-aanroepen die u naar de Taalservice verzendt.

  1. Gebruik de volgende koppeling om een taalresource te maken met behulp van Azure Portal. U moet zich aanmelden met uw Azure-abonnement.

  2. Selecteer doorgaan om uw resource te maken in het scherm Aanvullende functies selecteren dat wordt weergegeven.

    Een schermopname met extra functieopties in Azure Portal.

  3. Geef in het scherm Taal maken de volgende informatie op:

    Details Beschrijving
    Abonnement Het abonnementsaccount waaraan uw resource wordt gekoppeld. Selecteer uw Azure-abonnement in de vervolgkeuzelijst.
    Resourcegroep Een resourcegroep is een container waarin de resources die u maakt, worden opgeslagen. Selecteer Nieuwe maken om een nieuwe resourcegroep te maken.
    Regio De locatie van uw taalresource. Verschillende regio's kunnen latentie veroorzaken, afhankelijk van uw fysieke locatie, maar hebben geen invloed op de runtime-beschikbaarheid van uw resource. Voor deze quickstart selecteert u een beschikbare regio bij u in de buurt of kiest u VS - oost.
    Naam De naam voor uw taalresource. Deze naam wordt ook gebruikt om een eindpunt-URL te maken die uw toepassingen gebruiken om API-aanvragen te verzenden.
    Prijscategorie De prijscategorie voor uw taalresource. U kunt de gratis F0-laag gebruiken om de service uit te proberen en later een upgrade uit te voeren naar een betaalde laag voor productie.

    Een schermopname van details over het maken van resources in Azure Portal.

  4. Zorg ervoor dat het selectievakje Verantwoordelijke AI-kennisgeving is ingeschakeld.

  5. Selecteer Controleren en maken onderaan de pagina.

  6. Controleer in het scherm dat wordt weergegeven of de validatie is geslaagd en of u de gegevens correct hebt ingevoerd. Selecteer vervolgens Maken.

Uw sleutel en eindpunt ophalen

Vervolgens hebt u de sleutel en het eindpunt van de resource nodig om uw toepassing te verbinden met de API. Verderop in de quickstart plakt u uw sleutel en eindpunt in de code.

  1. Nadat de taalresource is geïmplementeerd, klikt u onder Volgende stappen op de knop Naar de resource gaan.

    Een schermopname van de volgende stappen nadat een resource is geïmplementeerd.

  2. Selecteer sleutels en eindpunt in het linkernavigatiemenu op het scherm voor uw resource. U gebruikt een van uw sleutels en uw eindpunt in de onderstaande stappen.

    Een schermopname van de sectie sleutels en eindpunten voor een resource.

Omgevingsvariabelen maken

Uw toepassing moet worden geverifieerd om API-aanvragen te verzenden. Gebruik voor productie een veilige manier om uw referenties op te slaan en te openen. In dit voorbeeld schrijft u uw referenties naar omgevingsvariabelen op de lokale computer waarop de toepassing wordt uitgevoerd.

Tip

Neem de sleutel niet rechtstreeks op in uw code en plaats deze nooit openbaar. Zie het beveiligingsartikel over Azure AI-services voor meer verificatieopties, zoals Azure Key Vault.

Als u de omgevingsvariabele voor uw taalresourcesleutel wilt instellen, opent u een consolevenster en volgt u de instructies voor uw besturingssysteem en ontwikkelomgeving.

  1. Als u de LANGUAGE_KEY omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt u deze door your-key een van de sleutels voor uw resource.
  2. Als u de LANGUAGE_ENDPOINT omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt your-endpoint u het eindpunt voor uw resource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Notitie

Als u alleen toegang nodig hebt tot de omgevingsvariabelen in de huidige actieve console, kunt u de omgevingsvariabele instellen in set plaats van setx.

Nadat u de omgevingsvariabelen hebt toegevoegd, moet u mogelijk alle actieve programma's opnieuw opstarten die de omgevingsvariabelen moeten lezen, inclusief het consolevenster. Als u bijvoorbeeld Visual Studio als editor gebruikt, start u Visual Studio opnieuw voordat u het voorbeeld uitvoert.

De clientbibliotheek toevoegen

Maak een Maven-project in uw favoriete IDE of ontwikkelomgeving. Voeg vervolgens de volgende afhankelijkheid toe aan het pom.xml-bestand van uw project. U kunt de implementatiesyntaxis voor andere compilatieprogramma's online vinden.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Voorbeeld van code

Maak een Java-bestand met de naam Example.java. Open het bestand en kopieer de onderstaande code. Voer de code vervolgens uit.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

public class Example {

    // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
    private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
    private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
        recognizeEntitiesExample(client);
    }
    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }
    // Example method for recognizing entities in text
    static void recognizeEntitiesExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text that needs to be analyzed.
        String text = "I had a wonderful trip to Seattle last week.";
    
        for (CategorizedEntity entity : client.recognizeEntities(text)) {
            System.out.printf(
                "Recognized entity: %s, entity category: %s, entity sub-category: %s, score: %s, offset: %s, length: %s.%n",
                entity.getText(),
                entity.getCategory(),
                entity.getSubcategory(),
                entity.getConfidenceScore(),
                entity.getOffset(),
                entity.getLength());
        }
    }
}

Uitvoer

Recognized entity: trip, entity category: Event, entity sub-category: null, score: 0.74, offset: 18, length: 4.
Recognized entity: Seattle, entity category: Location, entity sub-category: GPE, score: 1.0, offset: 26, length: 7.
Recognized entity: last week, entity category: DateTime, entity sub-category: DateRange, score: 0.8, offset: 34, length: 9.

Referentiedocumentatie | Meer voorbeelden | pakket (npm) | bibliotheek broncode

Gebruik deze quickstart om een NER-toepassing (Named Entity Recognition) te maken met de clientbibliotheek voor Node.js. In het volgende voorbeeld maakt u een JavaScript-toepassing waarmee herkende entiteiten in tekst kunnen worden geïdentificeerd.

Vereisten

Instellen

Een Azure-resource maken

Als u het onderstaande codevoorbeeld wilt gebruiken, moet u een Azure-resource implementeren. Deze resource bevat een sleutel en eindpunt dat u gebruikt voor het verifiëren van de API-aanroepen die u naar de Taalservice verzendt.

  1. Gebruik de volgende koppeling om een taalresource te maken met behulp van Azure Portal. U moet zich aanmelden met uw Azure-abonnement.

  2. Selecteer doorgaan om uw resource te maken in het scherm Aanvullende functies selecteren dat wordt weergegeven.

    Een schermopname met extra functieopties in Azure Portal.

  3. Geef in het scherm Taal maken de volgende informatie op:

    Details Beschrijving
    Abonnement Het abonnementsaccount waaraan uw resource wordt gekoppeld. Selecteer uw Azure-abonnement in de vervolgkeuzelijst.
    Resourcegroep Een resourcegroep is een container waarin de resources die u maakt, worden opgeslagen. Selecteer Nieuwe maken om een nieuwe resourcegroep te maken.
    Regio De locatie van uw taalresource. Verschillende regio's kunnen latentie veroorzaken, afhankelijk van uw fysieke locatie, maar hebben geen invloed op de runtime-beschikbaarheid van uw resource. Voor deze quickstart selecteert u een beschikbare regio bij u in de buurt of kiest u VS - oost.
    Naam De naam voor uw taalresource. Deze naam wordt ook gebruikt om een eindpunt-URL te maken die uw toepassingen gebruiken om API-aanvragen te verzenden.
    Prijscategorie De prijscategorie voor uw taalresource. U kunt de gratis F0-laag gebruiken om de service uit te proberen en later een upgrade uit te voeren naar een betaalde laag voor productie.

    Een schermopname van details over het maken van resources in Azure Portal.

  4. Zorg ervoor dat het selectievakje Verantwoordelijke AI-kennisgeving is ingeschakeld.

  5. Selecteer Controleren en maken onderaan de pagina.

  6. Controleer in het scherm dat wordt weergegeven of de validatie is geslaagd en of u de gegevens correct hebt ingevoerd. Selecteer vervolgens Maken.

Uw sleutel en eindpunt ophalen

Vervolgens hebt u de sleutel en het eindpunt van de resource nodig om uw toepassing te verbinden met de API. Verderop in de quickstart plakt u uw sleutel en eindpunt in de code.

  1. Nadat de taalresource is geïmplementeerd, klikt u onder Volgende stappen op de knop Naar de resource gaan.

    Een schermopname van de volgende stappen nadat een resource is geïmplementeerd.

  2. Selecteer sleutels en eindpunt in het linkernavigatiemenu op het scherm voor uw resource. U gebruikt een van uw sleutels en uw eindpunt in de onderstaande stappen.

    Een schermopname van de sectie sleutels en eindpunten voor een resource.

Omgevingsvariabelen maken

Uw toepassing moet worden geverifieerd om API-aanvragen te verzenden. Gebruik voor productie een veilige manier om uw referenties op te slaan en te openen. In dit voorbeeld schrijft u uw referenties naar omgevingsvariabelen op de lokale computer waarop de toepassing wordt uitgevoerd.

Tip

Neem de sleutel niet rechtstreeks op in uw code en plaats deze nooit openbaar. Zie het beveiligingsartikel over Azure AI-services voor meer verificatieopties, zoals Azure Key Vault.

Als u de omgevingsvariabele voor uw taalresourcesleutel wilt instellen, opent u een consolevenster en volgt u de instructies voor uw besturingssysteem en ontwikkelomgeving.

  1. Als u de LANGUAGE_KEY omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt u deze door your-key een van de sleutels voor uw resource.
  2. Als u de LANGUAGE_ENDPOINT omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt your-endpoint u het eindpunt voor uw resource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Notitie

Als u alleen toegang nodig hebt tot de omgevingsvariabelen in de huidige actieve console, kunt u de omgevingsvariabele instellen in set plaats van setx.

Nadat u de omgevingsvariabelen hebt toegevoegd, moet u mogelijk alle actieve programma's opnieuw opstarten die de omgevingsvariabelen moeten lezen, inclusief het consolevenster. Als u bijvoorbeeld Visual Studio als editor gebruikt, start u Visual Studio opnieuw voordat u het voorbeeld uitvoert.

Een nieuwe Node.js-toepassing maken

Maak in een consolevenster (zoals cmd, PowerShell of Bash) een nieuwe map voor de app, en navigeer naar deze map.

mkdir myapp 

cd myapp

Voer de opdracht npm init uit om een knooppunttoepassing te maken met een package.json-bestand.

npm init

De clientbibliotheek installeren

Installeer het npm-pakket:

npm install @azure/ai-language-text

Voorbeeld van code

Open het bestand en kopieer de onderstaande code. Voer de code vervolgens uit.

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;

//an example document for entity recognition
const documents = [ "Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen on April 4, 1975, to develop and sell BASIC interpreters for the Altair 8800"];

//example of how to use the client library to recognize entities in a document.
async function main() {
    console.log("== NER sample ==");
  
    const client = new TextAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const results = await client.analyze("EntityRecognition", documents);
  
    for (const result of results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (!result.error) {
        console.log("\tRecognized Entities:");
        for (const entity of result.entities) {
          console.log(`\t- Entity ${entity.text} of type ${entity.category}`);
        }
      } else console.error("\tError:", result.error);
    }
  }

//call the main function
main().catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Uitvoer

Document ID: 0
        Name: Microsoft         Category: Organization  Subcategory: N/A
        Score: 0.29
        Name: Bill Gates        Category: Person        Subcategory: N/A
        Score: 0.78
        Name: Paul Allen        Category: Person        Subcategory: N/A
        Score: 0.82
        Name: April 4, 1975     Category: DateTime      Subcategory: Date
        Score: 0.8
        Name: 8800      Category: Quantity      Subcategory: Number
        Score: 0.8
Document ID: 1
        Name: 21        Category: Quantity      Subcategory: Number
        Score: 0.8
        Name: Seattle   Category: Location      Subcategory: GPE
        Score: 0.25

Referentiedocumentatie Meer voorbeeldenpakket | (PyPi) | Library-broncode |

Gebruik deze quickstart om een NER-toepassing (Named Entity Recognition) te maken met de clientbibliotheek voor Python. In het volgende voorbeeld maakt u een Python-toepassing waarmee herkende entiteiten in tekst kunnen worden geïdentificeerd.

Vereisten

Instellen

De clientbibliotheek installeren

Na de installatie van Python kunt u de clientbibliotheek installeren met:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Voorbeeld van code

Maak een nieuw Python-bestand en kopieer de onderstaande code. Voer de code vervolgens uit.

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=language_endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example function for recognizing entities from text
def entity_recognition_example(client):

    try:
        documents = ["I had a wonderful trip to Seattle last week."]
        result = client.recognize_entities(documents = documents)[0]

        print("Named Entities:\n")
        for entity in result.entities:
            print("\tText: \t", entity.text, "\tCategory: \t", entity.category, "\tSubCategory: \t", entity.subcategory,
                    "\n\tConfidence Score: \t", round(entity.confidence_score, 2), "\tLength: \t", entity.length, "\tOffset: \t", entity.offset, "\n")

    except Exception as err:
        print("Encountered exception. {}".format(err))
entity_recognition_example(client)

Uitvoer

Named Entities:

    Text:    trip   Category:        Event  SubCategory:     None
    Confidence Score:        0.74   Length:          4      Offset:          18

    Text:    Seattle        Category:        Location       SubCategory:     GPE
    Confidence Score:        1.0    Length:          7      Offset:          26

    Text:    last week      Category:        DateTime       SubCategory:     DateRange
    Confidence Score:        0.8    Length:          9      Offset:          34

Referentiedocumentatie

Gebruik deze quickstart om NER-aanvragen (Named Entity Recognition) te verzenden met behulp van de REST API. In het volgende voorbeeld gebruikt u cURL om herkende entiteiten in tekst te identificeren.

Vereisten

Instellen

Een Azure-resource maken

Als u het onderstaande codevoorbeeld wilt gebruiken, moet u een Azure-resource implementeren. Deze resource bevat een sleutel en eindpunt dat u gebruikt voor het verifiëren van de API-aanroepen die u naar de Taalservice verzendt.

  1. Gebruik de volgende koppeling om een taalresource te maken met behulp van Azure Portal. U moet zich aanmelden met uw Azure-abonnement.

  2. Selecteer doorgaan om uw resource te maken in het scherm Aanvullende functies selecteren dat wordt weergegeven.

    Een schermopname met extra functieopties in Azure Portal.

  3. Geef in het scherm Taal maken de volgende informatie op:

    Details Beschrijving
    Abonnement Het abonnementsaccount waaraan uw resource wordt gekoppeld. Selecteer uw Azure-abonnement in de vervolgkeuzelijst.
    Resourcegroep Een resourcegroep is een container waarin de resources die u maakt, worden opgeslagen. Selecteer Nieuwe maken om een nieuwe resourcegroep te maken.
    Regio De locatie van uw taalresource. Verschillende regio's kunnen latentie veroorzaken, afhankelijk van uw fysieke locatie, maar hebben geen invloed op de runtime-beschikbaarheid van uw resource. Voor deze quickstart selecteert u een beschikbare regio bij u in de buurt of kiest u VS - oost.
    Naam De naam voor uw taalresource. Deze naam wordt ook gebruikt om een eindpunt-URL te maken die uw toepassingen gebruiken om API-aanvragen te verzenden.
    Prijscategorie De prijscategorie voor uw taalresource. U kunt de gratis F0-laag gebruiken om de service uit te proberen en later een upgrade uit te voeren naar een betaalde laag voor productie.

    Een schermopname van details over het maken van resources in Azure Portal.

  4. Zorg ervoor dat het selectievakje Verantwoordelijke AI-kennisgeving is ingeschakeld.

  5. Selecteer Controleren en maken onderaan de pagina.

  6. Controleer in het scherm dat wordt weergegeven of de validatie is geslaagd en of u de gegevens correct hebt ingevoerd. Selecteer vervolgens Maken.

Uw sleutel en eindpunt ophalen

Vervolgens hebt u de sleutel en het eindpunt van de resource nodig om uw toepassing te verbinden met de API. Verderop in de quickstart plakt u uw sleutel en eindpunt in de code.

  1. Nadat de taalresource is geïmplementeerd, klikt u onder Volgende stappen op de knop Naar de resource gaan.

    Een schermopname van de volgende stappen nadat een resource is geïmplementeerd.

  2. Selecteer sleutels en eindpunt in het linkernavigatiemenu op het scherm voor uw resource. U gebruikt een van uw sleutels en uw eindpunt in de onderstaande stappen.

    Een schermopname van de sectie sleutels en eindpunten voor een resource.

Omgevingsvariabelen maken

Uw toepassing moet worden geverifieerd om API-aanvragen te verzenden. Gebruik voor productie een veilige manier om uw referenties op te slaan en te openen. In dit voorbeeld schrijft u uw referenties naar omgevingsvariabelen op de lokale computer waarop de toepassing wordt uitgevoerd.

Tip

Neem de sleutel niet rechtstreeks op in uw code en plaats deze nooit openbaar. Zie het beveiligingsartikel over Azure AI-services voor meer verificatieopties, zoals Azure Key Vault.

Als u de omgevingsvariabele voor uw taalresourcesleutel wilt instellen, opent u een consolevenster en volgt u de instructies voor uw besturingssysteem en ontwikkelomgeving.

  1. Als u de LANGUAGE_KEY omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt u deze door your-key een van de sleutels voor uw resource.
  2. Als u de LANGUAGE_ENDPOINT omgevingsvariabele wilt instellen, vervangt your-endpoint u het eindpunt voor uw resource.
setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Notitie

Als u alleen toegang nodig hebt tot de omgevingsvariabelen in de huidige actieve console, kunt u de omgevingsvariabele instellen in set plaats van setx.

Nadat u de omgevingsvariabelen hebt toegevoegd, moet u mogelijk alle actieve programma's opnieuw opstarten die de omgevingsvariabelen moeten lezen, inclusief het consolevenster. Als u bijvoorbeeld Visual Studio als editor gebruikt, start u Visual Studio opnieuw voordat u het voorbeeld uitvoert.

Een JSON-bestand maken met de voorbeeldtekst van de aanvraag

Maak in een code-editor een nieuw bestand met de naam test_ner_payload.json en kopieer het volgende JSON-voorbeeld. Deze voorbeeldaanvraag wordt in de volgende stap naar de API verzonden.

{
    "kind": "EntityRecognition",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "language": "en",
                "text": "I had a wonderful trip to Seattle last week."
            }
        ]
    }
}

Sla test_ner_payload.json ergens op uw computer op. Bijvoorbeeld uw bureaublad.

Een API-aanvraag voor benoemde entiteitsherkenning verzenden

Gebruik de volgende opdrachten om de API-aanvraag te verzenden met behulp van het programma dat u gebruikt. Kopieer de opdracht naar uw terminal en voer deze uit.

parameter Description
-X POST <endpoint> Hiermee geeft u het eindpunt voor toegang tot de API op.
-H Content-Type: application/json Het inhoudstype voor het verzenden van JSON-gegevens.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Hiermee geeft u de sleutel voor toegang tot de API op.
-d <documents> De JSON met de documenten die u wilt verzenden.

Vervang C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_ner_payload.json door de locatie van het voorbeeld-JSON-aanvraagbestand dat u in de vorige stap hebt gemaakt.

Opdrachtprompt

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_ner_payload.json"

Powershell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_ner_payload.json"

JSON-antwoord

Notitie

  • De algemeen beschikbare API en de huidige preview-API hebben verschillende antwoordindelingen. Raadpleeg het algemeen beschikbare artikel over api-toewijzingen voor preview.
  • De preview-API is beschikbaar vanaf de API-versie 2023-04-15-preview.
{
	"kind": "EntityRecognitionResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"id": "1",
			"entities": [{
				"text": "trip",
				"category": "Event",
				"offset": 18,
				"length": 4,
				"confidenceScore": 0.74
			}, {
				"text": "Seattle",
				"category": "Location",
				"subcategory": "GPE",
				"offset": 26,
				"length": 7,
				"confidenceScore": 1.0
			}, {
				"text": "last week",
				"category": "DateTime",
				"subcategory": "DateRange",
				"offset": 34,
				"length": 9,
				"confidenceScore": 0.8
			}],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2021-06-01"
	}
}

Resources opschonen

Als u een Azure AI-servicesabonnement wilt opschonen en verwijderen, kunt u de resource of resourcegroep verwijderen. Als u de resourcegroep verwijdert, worden ook alle bijbehorende resources verwijderd.

Volgende stappen