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O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) é um dos recursos oferecidos pela Linguagem de IA do Azure, uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina e IA na nuvem para desenvolver 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.
- Os guias de início rápido são instruções de introdução para orientar você a fazer solicitações para o serviço.
- Os guias de instruções contêm instruções para usar o serviço de maneiras mais específicas ou personalizadas.
- Os artigos conceituais fornecem explicações detalhadas sobre a funcionalidade e os recursos do serviço.
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 igual a 2023-04-15-preview ou mais recente, 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 ao modelo usado nos seus dados.
Crie um recurso da Linguagem de IA do Azure, que concede acesso aos recursos oferecidos pela Linguagem de IA do Azure. Gera uma senha (chamada "chave") e uma URL de ponto de extremidade que você usa para autenticar solicitações de API.
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.
Envie a solicitação que contém seus dados de texto. A chave e o ponto de extremidade são usados para autenticação.
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 |
|---|---|
| Fábrica de IA do Azure | O Azure AI Foundry é uma plataforma baseada na Web que permite usar o reconhecimento de entidade nomeada com exemplos de texto com seus próprios dados ao se inscrever. Para obter mais informações, confira o site da Fábrica de IA do Azure ou a documentação da Fábrica de IA do Azure. |
| 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
Ao usar esse recurso em aplicativos, confira a seguinte documentação de referência e exemplos da Linguagem de IA do Azure:
| Opção/idioma de desenvolvimento | Documentação de referência | Exemplos |
|---|---|---|
| API REST | Documentação da API REST | |
| C# | Documentação do C# | Exemplos de C# |
| Java | Documentação do Java | Exemplos de 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 usam, que serão afetadas por ela e o ambiente em que ela foi implantada. 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:
- Nota de transparência para a Linguagem de IA do Azure
- Integração e uso responsável
- Dados, privacidade e segurança
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):
- A Fábrica de IA do Azure é uma plataforma baseada na Web que permite usar vários recursos de Idioma 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.