Что такое распознавание именованных сущностей (NER) на языке ИИ Azure?
Распознавание именованных сущностей (NER) — это одна из функций, предлагаемых языком ИИ Azure, набором алгоритмов машинного обучения и ИИ в облаке для разработки интеллектуальных приложений, использующих письменный язык. Функция NER может обнаруживать и классифицировать сущности в неструктурированном тексте. Например: люди, места, организации и количества.
- Краткие руководства — инструкции по началу работы и отправке запросов в службу.
- Руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
- Тематические статьи — подробно описывают функциональность и возможности службы.
Стандартный рабочий процесс
Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных.
Создайте ресурс Языка ИИ Azure, который предоставляет доступ к функциям, предлагаемым языком ИИ Azure. При этом будет создан пароль (ключ) и URL-адрес конечной точки, который будет использоваться для проверки подлинности запросов к API.
Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.
Отправьте запрос, содержащий нужные данные в формате необработанного неструктурированного текста. Для проверки подлинности будут использоваться ключ и конечная точка.
Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.
Начало работы с распознаванием именованных сущностей
Чтобы использовать распознавание именованных сущностей, вы отправляете необработанный неструктурированный текст для анализа и обрабатываете выходные данные API в приложении. Анализ выполняется на условиях "как есть", без дополнительной настройки используемой модели для ваших данных. Существует два способа использования распознавания именованных сущностей:
| Вариант разработки | Описание |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio — это веб-платформа, которая позволяет попробовать связывание сущностей с текстовыми примерами без учетной записи Azure и собственными данными при регистрации. Дополнительные сведения см. на веб-сайте Language Studio или в кратком руководстве по языковой студии. |
| REST API или клиентская библиотека (пакет SDK для Azure) | Интегрируйте распознавание именованных сущностей в приложения с помощью REST API или клиентской библиотеки, доступной на различных языках. Дополнительные сведения см. в кратком руководстве по распознаванию именованных сущностей. |
Справочная документация и примеры кода
При использовании этой функции в приложениях см. следующую справочную документацию и примеры для языка ИИ Azure:
| Язык/вариант разработки | Справочная документация | Примеры |
|---|---|---|
| REST API | Документация по REST API | |
| C# | Документация по C# | Примеры для C# |
| Java | Документация для Java | Примеры для Java |
| JavaScript | Документация по работе с JavaScript. | Примеры JavaScript |
| Python | Документация по Python. | Примеры для Python |
Ответственный подход к использованию ИИ
Система ИИ — это не только технология, но и ее пользователи, люди, на которых она повлияет, а также среда, в которой она будет развернута. Ознакомьтесь с примечанием о прозрачности для NER, чтобы узнать больше об ответственном использовании и развертывании искусственного интеллекта в своих системах. Дополнительные сведения см. в следующих статьях:
- Примечание о прозрачности для языка ИИ Azure
- Интеграция и ответственное использование
- Данные, конфиденциальность и безопасность
Сценарии
- Расширение возможностей поиска и индексирования поиска. Клиенты могут создавать графы знаний на основе сущностей, обнаруженных в документах, чтобы улучшить поиск документов в виде тегов.
- Автоматизация бизнес-процессов. Например, при проверке страховых претензий можно выделить признанные сущности, такие как имя и расположение, чтобы упростить проверку. Или можно автоматически создать запрос в службу поддержки создан с указанием имени клиента и названия компании из сообщения электронной почты.
- Анализ клиентов — определите наиболее популярную информацию, передаваемую клиентами в отзывах, сообщениях электронной почты и звонках, чтобы определить наиболее релевантные поднимаемые темы, а также выявить возникающие тенденции.
Следующие шаги
Существует два способа приступить к использованию функции распознавания именованных сущностей (NER):
- Language Studio — это веб-платформа, которая позволяет опробовать несколько функций языка ИИ Azure без написания кода.
- Выполняя запросы к службе с помощью REST API и пакета SDK клиентской библиотеки. Инструкции см. в этом кратком руководстве.