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Dados e privacidade para compreensão da linguagem de conversa

Importante

Traduções não em inglês são fornecidas apenas para conveniência. Consulte a versão EN-US deste documento para obter a versão de associação.

Este artigo fornece uma visão geral sobre como os dados são processados pela compreensão de linguagem conversacional (CLC). Você é responsável pelo uso e implementação dessa tecnologia, que inclui o cumprimento de todas as leis e regulamentos que se aplicam a você. Por exemplo, é sua responsabilidade:

  • Entenda onde seus dados são processados e armazenados pela CLU para atender às obrigações regulatórias do seu aplicativo.
  • Verifique se você tem todas as licenças necessárias, direitos proprietários ou outras permissões necessárias para o conteúdo em seu conjunto de dados que é usado como base para criar seus modelos de CLU.

É sua responsabilidade cumprir todas as leis e regulamentos aplicáveis em sua jurisdição.

Quais dados o CLU processa?

A CLU processa os seguintes tipos de dados:

  • Enunciados de exemplo: enunciados de exemplo são os enunciados de texto marcados fornecidos pelo cliente para treinar o modelo de CLU personalizado. Fornecer os enunciados de exemplo e marcá-los são pré-requisitos antes de treinar o modelo. Os usuários da CLU podem fornecer enunciados de exemplo interativamente por meio do portal do Language Studio ou programaticamente usando APIs de CLU.

    Os exemplos de enunciados são divididos em conjuntos de treinamento e teste, em que a divisão pode ser predefinida pelos desenvolvedores durante a marcação ou escolhida aleatoriamente durante o treinamento. O conjunto de treinamento e o arquivo de rótulos são processados durante o treinamento para criar o modelo CLU. O conjunto de testes é processado posteriormente pelo modelo treinado para avaliar seu desempenho.

  • Modelo CLU de compreensão de linguagem natural (NLU): Com base na solicitação do usuário para treinar o modelo, a CLU processa os enunciados e marcas de exemplo fornecidos para gerar um modelo NLU treinado. O usuário pode optar por treinar um novo modelo ou substituir um existente. O modelo treinado é armazenado no lado do serviço e usado para processar a avaliação do modelo.

    Depois de se contentar com o desempenho do modelo, você pode solicitar a implantação do modelo para uso de consumo. O modelo implantado também será armazenado no lado do serviço, que é usado para processar as solicitações de previsão do usuário por meio da API de análise de conversa.

  • Declarações de ponto de acesso: declarações de ponto de acesso são textos do usuário enviados de um aplicativo cliente de um cliente, por exemplo, um chatbot, e recebidos pelo modelo de CLU implantado. Os enunciados de ponto de extremidade são processados em tempo real na nuvem do Microsoft Azure.

    A saída dos dados processados contém previsões para o significado geral e extrações das informações detalhadas do texto de entrada com base no modelo personalizado do cliente. Em seguida, a saída é retornada ao aplicativo cliente para executar uma ação para atender à solicitação do usuário.

A CLU não coleta dados do cliente para melhorar seus modelos de aprendizado de máquina ou para fins de melhoria do produto. Usamos a telemetria agregada, como quais APIs são usadas e o número de chamadas de cada assinatura e recurso, para fins de monitoramento de serviço.

Como a CLU processa dados?

O diagrama a seguir ilustra como seus dados são processados.

Diagrama que mostra como os dados são processados.

Como os dados são retidos e quais controles do cliente estão disponíveis?

A CLU é um processador de dados para fins gerais de GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados). Em conformidade com as políticas de RGPD, os usuários da CLU têm controle total para exibir, exportar ou excluir qualquer conteúdo do usuário por meio do Language Studio ou programaticamente usando APIs de CLU. Para obter mais informações, consulte Exportar e excluir seus dados do cliente.

Os controles do cliente incluem:

  • Exemplos de declarações e marcas fornecidas pelo usuário da CLU como um pré-requisito para treinar o modelo são salvos até que o cliente exclua esses dados. Os clientes podem adicionar enunciados de exemplo, editá-los ou adicionar e remover marcas a qualquer momento.
  • Os modelos de CLU treinados persistem em contas de Armazenamento do Azure até que o cliente exclua o modelo CLU ou todo o projeto do qual esse modelo faz parte.
  • Os modelos de CLU implantados persistem nas contas de Armazenamento do Azure até que o cliente exclua o modelo CLU ou todo o projeto do qual esse modelo faz parte. O modelo é substituído sempre que o usuário implanta no mesmo nome de implantação.

Segurança dos dados dos clientes

Os serviços do Azure são implementados, mantendo as medidas técnicas e organizacionais apropriadas para proteger os dados do cliente na nuvem.

Para saber mais sobre os compromissos da Microsoft com a privacidade e a segurança, confira o Centro de Confiabilidade da Microsoft.

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