Udostępnij za pośrednictwem

TextAnalysisClient class

Pakiet:
@azure/ai-language-text

Klient do interakcji z funkcjami analizy tekstu w usłudze Azure Cognitive Language Service.

Klient potrzebuje punktu końcowego zasobu Language i metody uwierzytelniania, takiej jak klucz interfejsu API lub usługa AAD. Klucz interfejsu API i punkt końcowy można znaleźć na stronie Zasobów języka w witrynie Azure Portal. Będą one znajdować się na stronie Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Przykłady uwierzytelniania:

Klucz interfejsu API

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

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

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Azure Active Directory

Aby uzyskać więcej informacji na temat uwierzytelniania za pomocą usługi Azure Active Directory, zobacz pakiet @azure/identity.

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

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

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Konstruktorów

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Tworzy wystąpienie elementu TextAnalysisClient z punktem końcowym zasobu Language i metodą uwierzytelniania, taką jak klucz interfejsu API lub usługa AAD.

Klucz interfejsu API i punkt końcowy można znaleźć na stronie Zasobów języka w witrynie Azure Portal. Będą one znajdować się na stronie Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Przykład

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

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

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

Tworzy wystąpienie elementu TextAnalysisClient z punktem końcowym zasobu Language i metodą uwierzytelniania, taką jak klucz interfejsu API lub usługa AAD.

Klucz interfejsu API i punkt końcowy można znaleźć na stronie Zasobów języka w witrynie Azure Portal. Będą one znajdować się na stronie Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Przykład

Aby uzyskać więcej informacji na temat uwierzytelniania za pomocą usługi Azure Active Directory, zobacz pakiet @azure/identity.

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

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

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Metody

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

Uruchamia model predykcyjny, aby określić język, w jakim są zapisywane przekazywane ciągi wejściowe, i zwraca dla każdego z nich wykryty język, a także wynik wskazujący pewność modelu, że wnioskowany język jest poprawny. Wyniki zbliżone do 1 wskazują wysoką pewność w wyniku. Obsługiwane są 120 języków.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wykrywanie języka

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;
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat wykrywania języka, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Uruchamia model predykcyjny, aby określić język, w jakim są zapisywane przekazywane ciągi wejściowe, i zwraca dla każdego z nich wykryty język, a także wynik wskazujący pewność modelu, że wnioskowany język jest poprawny. Wyniki zbliżone do 1 wskazują wysoką pewność w wyniku. Obsługiwane są 120 języków.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wykrywanie języka

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;
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat wykrywania języka, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Uruchamia model predykcyjny, aby wykonać wybraną akcję w ciągach wejściowych. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeActionName.

Układ każdego elementu w tablicy wyników zależy od wybranej akcji. Na przykład każdy wynik dokumentu PIIEntityRecognition składa się zarówno z entities, jak i redactedText, gdzie pierwszy jest listą wszystkich jednostek Pii w tekście, a drugi jest oryginalnym tekstem po tym, jak wszystkie takie jednostki Pii zostały z niego zredagowane.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Górnictwo opinii

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
        }
      }
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat górnictwa opinii, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Dane osobowe

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

Aby uzyskać więcej informacji na temat danych osobowych, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Uruchamia model predykcyjny, aby wykonać wybraną akcję w dokumentach wejściowych. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeActionName.

Układ każdego elementu w tablicy wyników zależy od wybranej akcji. Na przykład każdy wynik dokumentu PIIEntityRecognition składa się zarówno z entities, jak i redactedText, gdzie pierwszy jest listą wszystkich jednostek Pii w tekście, a drugi jest oryginalnym tekstem po tym, jak wszystkie takie jednostki Pii zostały z niego zredagowane.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Górnictwo opinii

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
        }
      }
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat górnictwa opinii, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Dane osobowe

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
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat danych osobowych, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

Wykonuje tablicę (wsadową) akcji w dokumentach wejściowych. Każda akcja ma pole kind, które określa charakter akcji. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeBatchActionNames. Oprócz kindakcje mogą również mieć inne parametry, takie jak disableServiceLogs i modelVersion.

Tablica wyników zawiera wyniki dla tych akcji wejściowych, w których każdy element ma również pole kind, które określa typ wyników.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wyodrębnianie kluczowych fraz i rozpoznawanie jednostek pii

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)

Wykonuje tablicę (wsadową) akcji w dokumentach wejściowych. Każda akcja ma pole kind, które określa charakter akcji. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeBatchActionNames. Oprócz kindakcje mogą również mieć inne parametry, takie jak disableServiceLogs i modelVersion.

Tablica wyników zawiera wyniki dla tych akcji wejściowych, w których każdy element ma również pole kind, które określa typ wyników.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wyodrębnianie klucza i rozpoznawanie jednostek pii

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)

Tworzy poller ze stanu serializowanego innego poller. Może to być przydatne, gdy chcesz utworzyć sondy na innym hoście lub poller musi zostać skonstruowany po tym, jak oryginalny nie znajduje się w zakresie.

Szczegóły konstruktora

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Tworzy wystąpienie elementu TextAnalysisClient z punktem końcowym zasobu Language i metodą uwierzytelniania, taką jak klucz interfejsu API lub usługa AAD.

Klucz interfejsu API i punkt końcowy można znaleźć na stronie Zasobów języka w witrynie Azure Portal. Będą one znajdować się na stronie Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Przykład

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

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)

Parametry

endpointUrl

string

Adres URL punktu końcowego zasobu usługi Cognitive Language Service

credential
KeyCredential

Poświadczenia klucza używane do uwierzytelniania żądań w usłudze.

options
TextAnalysisClientOptions

Służy do konfigurowania klienta TextAnalytics.

TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

Tworzy wystąpienie elementu TextAnalysisClient z punktem końcowym zasobu Language i metodą uwierzytelniania, taką jak klucz interfejsu API lub usługa AAD.

Klucz interfejsu API i punkt końcowy można znaleźć na stronie Zasobów języka w witrynie Azure Portal. Będą one znajdować się na stronie Klucze i punkt końcowy zasobu w obszarze Zarządzanie zasobami.

Przykład

Aby uzyskać więcej informacji na temat uwierzytelniania za pomocą usługi Azure Active Directory, zobacz pakiet @azure/identity.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-language-text";
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)

Parametry

endpointUrl

string

Adres URL punktu końcowego zasobu usługi Cognitive Language Service

credential
TokenCredential

Poświadczenia tokenu do użycia do uwierzytelniania żądań w usłudze.

options
TextAnalysisClientOptions

Służy do konfigurowania klienta TextAnalytics.

Szczegóły metody

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

Uruchamia model predykcyjny, aby określić język, w jakim są zapisywane przekazywane ciągi wejściowe, i zwraca dla każdego z nich wykryty język, a także wynik wskazujący pewność modelu, że wnioskowany język jest poprawny. Wyniki zbliżone do 1 wskazują wysoką pewność w wyniku. Obsługiwane są 120 języków.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wykrywanie języka

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;
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat wykrywania języka, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

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

Parametry

actionName

ActionName

nazwa akcji, która ma zostać wykonana w dokumentach wejściowych, zobacz $AnalyzeActionName

documents

LanguageDetectionInput[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

opcjonalne parametry i ustawienia akcji dla operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

tablica wyników, w której każdy element zawiera język podstawowy odpowiedniego dokumentu wejściowego.

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

Uruchamia model predykcyjny, aby określić język, w jakim są zapisywane przekazywane ciągi wejściowe, i zwraca dla każdego z nich wykryty język, a także wynik wskazujący pewność modelu, że wnioskowany język jest poprawny. Wyniki zbliżone do 1 wskazują wysoką pewność w wyniku. Obsługiwane są 120 języków.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wykrywanie języka

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;
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat wykrywania języka, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

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

Parametry

actionName

ActionName

nazwa akcji, która ma zostać wykonana w dokumentach wejściowych, zobacz $AnalyzeActionName

documents

string[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

countryHint

string

Wskazuje kraj pochodzenia dla wszystkich ciągów wejściowych, aby pomóc modelowi w przewidywaniu języka, w jakim są napisane. Jeśli ta wartość nie zostanie określona, zostanie ustawiona domyślna wskazówka kraju w TextAnalysisClientOptions. Jeśli ustawiono pusty ciąg lub ciąg "none", usługa zastosuje model, w którym kraj jest jawnie niezastawiony. Ta sama wskazówka kraju jest stosowana do wszystkich ciągów w kolekcji wejściowej.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

opcjonalne parametry i ustawienia akcji dla operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

tablica wyników, w której każdy element zawiera język podstawowy odpowiedniego dokumentu wejściowego.

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

Uruchamia model predykcyjny, aby wykonać wybraną akcję w ciągach wejściowych. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeActionName.

Układ każdego elementu w tablicy wyników zależy od wybranej akcji. Na przykład każdy wynik dokumentu PIIEntityRecognition składa się zarówno z entities, jak i redactedText, gdzie pierwszy jest listą wszystkich jednostek Pii w tekście, a drugi jest oryginalnym tekstem po tym, jak wszystkie takie jednostki Pii zostały z niego zredagowane.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Górnictwo opinii

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
        }
      }
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat górnictwa opinii, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Dane osobowe

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

Aby uzyskać więcej informacji na temat danych osobowych, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

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

Parametry

actionName

ActionName

nazwa akcji, która ma zostać wykonana w dokumentach wejściowych, zobacz $AnalyzeActionName

documents

string[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

languageCode

string

kod języka, w jakim są zapisywane wszystkie ciągi wejściowe. Jeśli ta wartość nie zostanie określona, zostanie ustawiona na domyślny język w TextAnalysisClientOptions. Jeśli zostanie ustawiony pusty ciąg, usługa zastosuje model, w którym język jest jawnie ustawiony na wartość "Brak". Obsługa języka różni się w zależności od akcji, na przykład więcej informacji o językach obsługiwanych dla akcji rozpoznawania jednostek można znaleźć w https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support. Jeśli zostanie ustawiona wartość "auto", usługa automatycznie wywnioskuje język z tekstu wejściowego.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

opcjonalne parametry i ustawienia akcji dla operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

tablica wyników odpowiadających dokumentom wejściowym

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

Uruchamia model predykcyjny, aby wykonać wybraną akcję w dokumentach wejściowych. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeActionName.

Układ każdego elementu w tablicy wyników zależy od wybranej akcji. Na przykład każdy wynik dokumentu PIIEntityRecognition składa się zarówno z entities, jak i redactedText, gdzie pierwszy jest listą wszystkich jednostek Pii w tekście, a drugi jest oryginalnym tekstem po tym, jak wszystkie takie jednostki Pii zostały z niego zredagowane.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Górnictwo opinii

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
        }
      }
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat górnictwa opinii, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Dane osobowe

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
    }
  }
}

Aby uzyskać więcej informacji na temat danych osobowych, zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

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

Parametry

actionName

ActionName

nazwa akcji, która ma zostać wykonana w dokumentach wejściowych, zobacz $AnalyzeActionName

documents

TextDocumentInput[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

opcjonalne parametry i ustawienia akcji dla operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

tablica wyników odpowiadających dokumentom wejściowym

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

Wykonuje tablicę (wsadową) akcji w dokumentach wejściowych. Każda akcja ma pole kind, które określa charakter akcji. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeBatchActionNames. Oprócz kindakcje mogą również mieć inne parametry, takie jak disableServiceLogs i modelVersion.

Tablica wyników zawiera wyniki dla tych akcji wejściowych, w których każdy element ma również pole kind, które określa typ wyników.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wyodrębnianie kluczowych fraz i rozpoznawanie jednostek pii

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>

Parametry

actions

AnalyzeBatchAction[]

tablica akcji, które będą uruchamiane w dokumentach wejściowych

documents

string[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

languageCode

string

kod języka, w jakim są zapisywane wszystkie ciągi wejściowe. Jeśli ta wartość nie zostanie określona, zostanie ustawiona na domyślny język w TextAnalysisClientOptions. Jeśli zostanie ustawiony pusty ciąg, usługa zastosuje model, w którym język jest jawnie ustawiony na wartość "Brak". Obsługa języka różni się w zależności od akcji, na przykład więcej informacji o językach obsługiwanych dla akcji rozpoznawania jednostek można znaleźć w https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support. Jeśli zostanie ustawiona wartość "auto", usługa automatycznie wywnioskuje język z tekstu wejściowego.

options
BeginAnalyzeBatchOptions

opcjonalne ustawienia operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeBatchPoller>

tablica wyników odpowiadających akcjom wejściowym

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

Wykonuje tablicę (wsadową) akcji w dokumentach wejściowych. Każda akcja ma pole kind, które określa charakter akcji. Aby uzyskać listę obsługiwanych akcji, zobacz $AnalyzeBatchActionNames. Oprócz kindakcje mogą również mieć inne parametry, takie jak disableServiceLogs i modelVersion.

Tablica wyników zawiera wyniki dla tych akcji wejściowych, w których każdy element ma również pole kind, które określa typ wyników.

Zobacz https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits, aby uzyskać informacje o limitach danych.

Przykłady

Wyodrębnianie klucza i rozpoznawanie jednostek pii

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>

Parametry

actions

AnalyzeBatchAction[]

tablica akcji, które będą uruchamiane w dokumentach wejściowych

documents

TextDocumentInput[]

dokumenty wejściowe do przeanalizowania

options
BeginAnalyzeBatchOptions

opcjonalne ustawienia operacji

Zwraca

Promise<AnalyzeBatchPoller>

tablica wyników odpowiadających akcjom wejściowym

restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

Tworzy poller ze stanu serializowanego innego poller. Może to być przydatne, gdy chcesz utworzyć sondy na innym hoście lub poller musi zostać skonstruowany po tym, jak oryginalny nie znajduje się w zakresie.

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

Parametry

serializedState

string

serializowany stan innego pollera. Jest to wynik poller.toString()

options
RestoreAnalyzeBatchPollerOptions

opcjonalne ustawienia operacji

Przykład

client.beginAnalyzeBatch zwraca obietnicę, która rozwiąże problem z pollerem. Stan poller można serializować i użyć do utworzenia innego w następujący sposób:

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

Zwraca

Promise<AnalyzeBatchPoller>