Como usar o Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)
O recurso NER pode avaliar texto não estruturado e extrair entidades nomeadas do texto em várias categorias predefinidas, por exemplo: pessoa, local, evento, produto e organização.
Opções de desenvolvimento
Para usar o reconhecimento de entidade nomeada, envie texto bruto não estruturado para análise e manipule a saída da API em seu aplicativo. A análise é realizada no estado em que se encontra, sem personalização adicional ao modelo usado em seus dados. Há duas maneiras de usar o reconhecimento de entidade nomeada:
| Opção de desenvolvimento | Description |
|---|---|
| Estúdio de linguagem | O Language Studio é uma plataforma baseada na Web que permite que você tente vincular entidades com exemplos de texto sem uma conta do Azure e seus próprios dados quando você se inscreve. Para obter mais informações, consulte o site do Language Studio ou o início rápido do language studio. |
| API REST ou biblioteca de cliente (SDK do Azure) | Integre o reconhecimento de entidade nomeada em seus aplicativos usando a API REST ou a biblioteca de cliente disponível em vários idiomas. Para obter mais informações, consulte o guia de início rápido de reconhecimento de entidade nomeada. |
Determinar como processar os dados (opcional)
Línguas de entrada
Ao enviar documentos para serem processados, você pode especificar em quais dos idiomas suportados eles estão escritos. se você não especificar um idioma, a extração de frases-chave será padronizada para o inglês. A API pode retornar deslocamentos na resposta para suportar diferentes codificações multilíngues e emojis.
Envio de dados
A análise é realizada aquando da receção do pedido. Usar o recurso NER de forma síncrona é sem monitoração de estado. Nenhum dado é armazenado em sua conta e os resultados são retornados imediatamente na resposta.
Ao usar esse recurso de forma assíncrona, os resultados da API ficam disponíveis por 24 horas a partir do momento em que a solicitação foi ingerida e são indicados na resposta. Após esse período de tempo, os resultados são limpos e não estão mais disponíveis para recuperação.
A API tenta detetar as categorias de entidade definidas para um determinado idioma de documento.
Obter resultados NER
Quando você obtém resultados do NER, você pode transmitir os resultados para um aplicativo ou salvar a saída em um arquivo no sistema local. A resposta da API incluirá entidades reconhecidas, incluindo suas categorias e subcategorias, e pontuações de confiança.
Selecione quais entidades serão retornadas (somente API de visualização)
A partir da versão 2023-04-15-preview, a API tenta detetar os tipos de entidade e tags definidos para um determinado idioma de documento. Os tipos de entidade e as tags substituem as categorias e subcategorias que os modelos mais antigos usam para definir entidades para maior flexibilidade. Você também pode especificar quais entidades são detetadas e retornadas, usar o opcional includeList e excludeList os parâmetros com os tipos de entidade apropriados. O exemplo a seguir detetaria apenas Location. Você pode especificar um ou mais tipos de entidade a serem retornados. Dada a hierarquia de tipos e tags introduzida para esta versão, você tem a flexibilidade de filtrar em diferentes níveis de granularidade da seguinte forma:
Entrada:
Nota
Neste exemplo, ele retorna apenas o tipo de entidade Location .
{
"kind": "EntityRecognition",
"parameters":
{
"includeList" :
[
"Location"
]
},
"analysisInput":
{
"documents":
[
{
"id":"1",
"language": "en",
"text": "We went to Contoso foodplace located at downtown Seattle last week for a dinner party, and we adore the spot! They provide marvelous food and they have a great menu. The chief cook happens to be the owner (I think his name is John Doe) and he is super nice, coming out of the kitchen and greeted us all. We enjoyed very much dining in the place! The pasta I ordered was tender and juicy, and the place was impeccably clean. You can even pre-order from their online menu at www.contosofoodplace.com, call 112-555-0176 or send email to order@contosofoodplace.com! The only complaint I have is the food didn't come fast enough. Overall I highly recommend it!"
}
]
}
}
Os exemplos acima retornariam entidades que se enquadram no Location tipo de entidade, como , e entidades marcadas, StructuralGPEconforme descrito por tipos de entidade e Geological tags. Também podemos filtrar ainda mais as entidades retornadas filtrando usando uma das tags de entidade para o Location tipo de entidade, como filtrar sobre GPE tag apenas conforme descrito:
"parameters":
{
"includeList" :
[
"GPE"
]
}
Esse método retorna todas as Location entidades que se enquadram apenas na GPE tag e ignora qualquer outra entidade que se enquadre no Location tipo que está marcado com qualquer outra marca de entidade, como Structural ou Geological entidades marcadas Location . Também podemos detalhar ainda mais nossos resultados usando o excludeList parâmetro. GPEAs entidades marcadas podem ser marcadas com as seguintes tags: City, , StateCountryRegion, Continent. Poderíamos, por exemplo, excluir Continent e CountryRegion marcar o nosso exemplo:
"parameters":
{
"includeList" :
[
"GPE"
],
"excludeList": :
[
"Continent",
"CountryRegion"
]
}
Usando esses parâmetros, podemos filtrar com êxito apenas Location os tipos de entidade, uma vez que a includeListGPE tag de entidade incluída no parâmetro se enquadra no Location tipo. Em seguida, filtramos apenas entidades geopolíticas e excluímos quaisquer entidades marcadas com Continent ou CountryRegion tags.
Especificar o modelo NER
Por padrão, esse recurso usa o modelo de IA mais recente disponível em seu texto. Você também pode configurar suas solicitações de API para usar uma versão de modelo específica.
Limites de serviço e dados
Para obter informações sobre o tamanho e o número de solicitações que você pode enviar por minuto e segundo, consulte o artigo Limites de serviço.
Próximos passos
Comentários
Brevemente: Ao longo de 2024, vamos descontinuar progressivamente o GitHub Issues como mecanismo de feedback para conteúdos e substituí-lo por um novo sistema de feedback. Para obter mais informações, veja: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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