Compartilhar via


O que é o NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada) na Linguagem de IA do Azure?

O NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada) é um dos recursos oferecidos pela Linguagem de IA do Azure, uma coleção de algoritmos de machine learning e de IA na nuvem para o desenvolvimento de aplicativos inteligentes que envolvem linguagem escrita. O recurso NER pode identificar e categorizar entidades em texto não estruturado. Por exemplo: pessoas, lugares, organizações e quantidades. O recurso NER predefinido tem uma lista predefinida de entidades reconhecidas. O recurso NER personalizado permite que você treine o modelo para reconhecer entidades especializadas específicas ao seu caso de uso.

Observação

Resolução de Entidade foi atualizado para os Metadados de Entidade a partir da versão 2023-04-15 da API. Se você estiver chamando a versão prévia da API equivalente ou mais recente a 2023-04-15-preview, confira o artigo Metadados de Entidade para usar o recurso de resolução.

Fluxo de trabalho típico

Para usar esse recurso, você envia dados para análise e manipula a saída da API em seu aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem nenhuma personalização adicionada para o modelo usado nos seus dados.

  1. Crie um recurso da Linguagem de IA do Azure, que concede a você acesso aos recursos oferecidos pela Linguagem de IA do Azure para o idioma. Ele gera uma senha (chamada de chave) e uma URL de ponto de extremidade que você usa para autenticar solicitações de API.

  2. Crie uma solicitação usando a API REST ou a biblioteca de cliente para C#, Java, JavaScript e Python. Você também pode enviar chamadas assíncronas com uma solicitação em lote para combinar solicitações de API para vários recursos em uma só chamada.

  3. Envie a solicitação que contém seus dados de texto. A chave e o ponto de extremidade são usados para autenticação.

  4. Transmita por streaming ou armazene a resposta localmente.

Introdução ao reconhecimento de entidade nomeada

Para usar o reconhecimento de entidade nomeada, você envia um texto não estruturado para análise e processa a saída da API no aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem nenhuma personalização adicional para o modelo usado em seus dados. Há duas maneiras de usar o reconhecimento de entidade nomeada:

Opção de desenvolvimento Descrição
Language Studio O Language Studio é uma plataforma baseada na Web que permite que você experimente a vinculação de entidade com exemplos de texto sem uma conta do Azure, e seus próprios dados quando você se inscreve. Para obter mais informações, confira o site do Language Studio ou o início rápido do Language Studio.
API REST ou biblioteca de clientes (SDK do Azure) Integre o reconhecimento de entidade nomeada aos aplicativos usando a API REST ou a biblioteca de clientes disponível em uma variedade de idiomas. Para saber mais, confira o início rápido do reconhecimento de entidade nomeada.

Documentação de referência e exemplos de código

Quando usar esse recurso nos seus aplicativos, confira a seguinte documentação de referência e as amostras de Linguagem de IA do Azure:

Opção/idioma de desenvolvimento Documentação de referência Exemplos
API REST Documentação da API REST
C# Documentação do C# Exemplos do C#
Java Documentação do Java Exemplos do Java
JavaScript Documentação do JavaScript Exemplos de JavaScript
Python Documentação do Python Exemplos em Python

IA responsável

Um sistema de IA inclui não apenas a tecnologia, mas também as pessoas que a usarão, que serão afetadas por ele e o ambiente em que ele é implantado. Leia o artigo sobre o NER para saber mais sobre o uso e a implantação responsáveis de IA em seus sistemas. Você também pode conferir os artigos a seguir para saber mais:

Cenários

  • Aprimorar os recursos de pesquisa e a indexação de pesquisa - os clientes podem criar grafos de conhecimento com base em entidades detectadas em documentos para aprimorar a pesquisa de documentos como marcas.
  • Automatizar processos comerciais - Por exemplo, ao revisar as declarações de seguro, entidades reconhecidas como nome e local podem ser realçadas para facilitar a revisão. Ou um tíquete de suporte pode ser gerado com o nome de um cliente e a empresa automaticamente a partir de um e-mail.
  • Análise do cliente - Determine as informações mais populares transmitidas pelos clientes em revisões, e-mails e chamadas para determinar os tópicos mais relevantes que são apresentados e determinam tendências ao longo do tempo.

Próximas etapas

Há duas maneiras de começar a usar o recurso de NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada):

  • Language Studio, que é uma plataforma baseada na Web que permite experimentar vários recursos do serviço de Linguagem de IA do Azure sem a necessidade de escrever código.
  • O artigo de início rápido para obter instruções de como fazer solicitações para o serviço usando a API REST e o SDK da biblioteca de clientes.