Co to jest język sztucznej inteligencji platformy Azure?
Azure AI Language to oparta na chmurze usługa, która udostępnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu. Ta usługa ułatwia tworzenie inteligentnych aplikacji przy użyciu internetowego programu Language Studio, interfejsów API REST i bibliotek klienckich.
Dostępne funkcje
Ta usługa językowa łączy następujące wcześniej dostępne usługi azure AI: analiza tekstu, QnA Maker i LUIS. Jeśli musisz przeprowadzić migrację z tych usług, zapoznaj się z sekcją migracji poniżej.
Usługa językowa udostępnia również kilka nowych funkcji, które mogą być następujące:
- Wstępnie skonfigurowane, co oznacza, że modele sztucznej inteligencji, których używa funkcja, nie można dostosowywać. Wystarczy wysłać dane i użyć danych wyjściowych funkcji w aplikacjach.
- Możliwość dostosowywania oznacza, że wytrenujesz model sztucznej inteligencji przy użyciu naszych narzędzi, aby dopasować dane w szczególności.
Napiwek
Nie ma pewności, której funkcji użyć? Zobacz Której funkcji usługi językowej należy użyć? aby ułatwić podjęcie decyzji.
Program Language Studio umożliwia korzystanie z poniższych funkcji usługi bez konieczności pisania kodu.
Rozpoznawanie jednostek nazwanych
Rozpoznawanie nazwanych jednostek to wstępnie skonfigurowana funkcja, która kategoryzuje jednostki (słowa lub frazy) w tekście bez struktury w kilku wstępnie zdefiniowanych grupach kategorii. Na przykład: osoby, wydarzenia, miejsca, daty i inne.
Identyfikowanie danych osobowych (PII) i wykrywanie informacji o kondycji (PHI)
Wykrywanie danych osobowych to wstępnie skonfigurowana funkcja, która identyfikuje, kategoryzuje i redaguje poufne informacje zarówno w dokumentach tekstowych bez struktury, jak i transkrypcjach konwersacji. Na przykład: numery telefonów, adresy e-mail, formy identyfikacji i nie tylko.
Wykrywanie języka
Wykrywanie języka to wstępnie skonfigurowana funkcja, która umożliwia wykrywanie języka, w jakim dokument jest napisany, i zwraca kod języka dla szerokiego zakresu języków, wariantów, dialektów i niektórych języków regionalnych/kulturowych.
Analiza tonacji i wyszukiwania opinii
Analiza tonacji i wyszukiwanie opinii to wstępnie skonfigurowane funkcje, które pomagają dowiedzieć się, co ludzie myślą o twojej marce lub temacie, wyszukując tekst pod kątem wskazówek dotyczących pozytywnych lub negatywnych tonacji, i mogą kojarzyć je z określonymi aspektami tekstu.
Podsumowanie
Wyodrębnianie kluczowych fraz
Wyodrębnianie kluczowych fraz to wstępnie skonfigurowana funkcja, która ocenia i zwraca główne pojęcia w tekście bez struktury i zwraca je jako listę.
Łączenie jednostek
Łączenie jednostek to wstępnie skonfigurowana funkcja, która niejednoznaczna tożsamość jednostek (słów lub fraz) znalezionych w tekście bez struktury i zwraca linki do Wikipedii.
Analiza tekstu dla opieki zdrowotnej
Analiza tekstu dla zdrowia to wstępnie skonfigurowana funkcja, która wyodrębnia i oznacza odpowiednie informacje medyczne z nieustrukturyzowanych tekstów, takich jak notatki lekarza, podsumowania wypisane, dokumenty kliniczne i elektroniczne dokumenty zdrowotne.
Niestandardowa klasyfikacja tekstu
Niestandardowa klasyfikacja tekstu umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu klasyfikowania dokumentów tekstowych bez struktury do zdefiniowanych klas niestandardowych.
Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek (niestandardowe NER)
Niestandardowa funkcja NER umożliwia tworzenie niestandardowych modeli sztucznej inteligencji w celu wyodrębniania niestandardowych kategorii jednostek (etykiet dla słów lub fraz) przy użyciu podanego tekstu bez struktury.
Rozumienie języka konwersacji
Zrozumienie języka konwersacyjnego (CLU) umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli interpretacji języka naturalnego w celu przewidywania ogólnego zamiaru przychodzącej wypowiedzi i wyodrębniania z niego ważnych informacji.
Przepływ pracy orkiestracji
Przepływ pracy orkiestracji to funkcja niestandardowa, która umożliwia łączenie usługi Conversational Language Understanding (CLU), odpowiadanie na pytania i aplikacje usługi LUIS .
Odpowiadanie na pytania
Odpowiadanie na pytania to funkcja niestandardowa, która znajduje najbardziej odpowiednią odpowiedź na dane wejściowe od użytkowników i jest często używana do tworzenia aplikacji klienckich konwersacyjnych, takich jak aplikacje mediów społecznościowych, czatboty i aplikacje klasyczne z obsługą mowy.
Niestandardowa analiza tekstu na potrzeby kondycji
Niestandardowa analiza tekstu dla kondycji to funkcja niestandardowa, która wyodrębnia jednostki specyficzne dla opieki zdrowotnej z tekstu bez struktury przy użyciu utworzonego modelu.
Której funkcji usługi językowej należy używać?
Ta sekcja pomoże Ci zdecydować, która funkcja usługi językowej powinna być używana dla aplikacji:
| Co chcesz zrobić? | Document format | Najlepsze rozwiązanie | Czy to rozwiązanie jest możliwe do dostosowania?* |
|---|---|---|---|
| Wykrywanie i/lub redact poufnych informacji, takich jak dane osobowe i PHI. | Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji |
Wykrywanie danych pii | |
| Wyodrębnij kategorie informacji bez tworzenia modelu niestandardowego. | Tekst bez struktury | Wstępnie skonfigurowana funkcja NER | |
| Wyodrębnij kategorie informacji przy użyciu modelu specyficznego dla danych. | Tekst bez struktury | Niestandardowa NER | ✓ |
| Wyodrębnij główne tematy i ważne frazy. | Tekst bez struktury | Wyodrębnianie kluczowych fraz | |
| Określanie tonacji i opinii wyrażonych w tekście. | Tekst bez struktury | Analiza tonacji i wyszukiwania opinii | ✓ |
| Podsumowywanie długich fragmentów tekstu lub konwersacji. | Tekst bez struktury, transkrypcja konwersacji. |
Podsumowania | |
| Uściślanie jednostek i uzyskiwanie linków do Wikipedii. | Tekst bez struktury | Łączenie jednostek | |
| Klasyfikowanie dokumentów w co najmniej jednej kategorii. | Tekst bez struktury | Niestandardowa klasyfikacja tekstu | ✓ |
| Wyodrębnij informacje medyczne z dokumentów klinicznych/medycznych bez tworzenia modelu. | Tekst bez struktury | Analiza tekstu pod kątem kondycji | |
| Wyodrębnij informacje medyczne z dokumentów klinicznych/medycznych przy użyciu modelu, który jest trenowany na danych. | Tekst bez struktury | Niestandardowa analiza tekstu na potrzeby kondycji | |
| Utwórz aplikację konwersacyjną, która odpowiada na dane wejściowe użytkownika. | Dane wejściowe użytkownika bez struktury | Odpowiadanie na pytania | ✓ |
| Wykryj język, w jakim został napisany tekst. | Tekst bez struktury | Wykrywanie języka | |
| Przewidywanie intencji danych wejściowych użytkownika i wyodrębnianie z nich informacji. | Dane wejściowe użytkownika bez struktury | Rozumienie języka konwersacji | ✓ |
| Łączenie aplikacji z interpretacji języka konwersacyjnego, usługi LUIS i odpowiadania na pytania. | Dane wejściowe użytkownika bez struktury | Przepływ pracy orkiestracji | ✓ |
* Jeśli funkcja jest dostosowywalna, możesz wytrenować model sztucznej inteligencji przy użyciu naszych narzędzi, aby dopasować dane specjalnie. W przeciwnym razie funkcja jest wstępnie skonfigurowana, co oznacza, że nie można zmienić używanych modeli sztucznej inteligencji. Wystarczy wysłać dane i użyć danych wyjściowych funkcji w aplikacjach.
Migrowanie z usługi analiza tekstu, QnA Maker lub Language Understanding (LUIS)
Język sztucznej inteligencji platformy Azure łączy trzy pojedyncze usługi językowe w usługach azure AI — analiza tekstu, QnA Maker i Language Understanding (LUIS). Jeśli używasz tych trzech usług, możesz łatwo przeprowadzić migrację do nowego języka sztucznej inteligencji platformy Azure. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Migrowanie do języka sztucznej inteligencji platformy Azure.
Samouczki
Po rozpoczęciu pracy z usługą językową wypróbuj nasze samouczki, które pokazują, jak rozwiązywać różne scenariusze.
- Wyodrębnianie kluczowych fraz z tekstu przechowywanego w usłudze Power BI
- Sortowanie informacji w programie Microsoft Excel przy użyciu usługi Power Automate
- Tłumaczenie tekstu, analizowanie tonacji i syntezowanie mowy za pomocą platformy Flask
- Korzystanie z usług Azure AI w aplikacjach kanwy
- Tworzenie bota z często zadawanymi pytaniami
Dodatkowe przykłady kodu
Więcej przykładów kodu można znaleźć w witrynie GitHub dla następujących języków:
Wdrażanie lokalnie przy użyciu kontenerów platformy Docker
Użyj kontenerów usługi językowej, aby wdrożyć funkcje interfejsu API lokalnie. Te kontenery platformy Docker umożliwiają przybliżenie usługi do danych ze względów zgodności, zabezpieczeń lub innych powodów operacyjnych. Usługa language oferuje następujące kontenery:
- Analiza opinii
- Wykrywanie języka
- Wyodrębnianie kluczowych fraz
- Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek
- analiza tekstu dla kondycji
- Podsumowania
Odpowiedzialne AI
System sztucznej inteligencji obejmuje nie tylko technologię, ale także osoby, które będą jej używać, osoby, których to dotyczy, oraz środowisko, w którym jest wdrażana. Przeczytaj następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej na temat odpowiedzialnego używania i wdrażania sztucznej inteligencji w systemach: