Azure AI Dilinde Kişisel Bilgiler (PII) algılama nedir?

  • Makale

PII algılama, bulutta yazılı dil içeren akıllı uygulamalar geliştirmeye yönelik makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmalarından oluşan bir koleksiyon olan Azure AI Language tarafından sunulan özelliklerden biridir. PII algılama özelliği yapılandırılmamış metindeki hassas bilgileri tanımlayabilir, kategorilere ayırabilir ve yeniden düzenleyebilir . Örneğin: telefon numaraları, e-posta adresleri ve tanımlama biçimleri. Konuşmalarda PII kullanma yöntemi diğer kullanım örneklerinden farklıdır ve bu kullanıma yönelik makaleler ayrıdır.

  • Hızlı başlangıçlar , hizmete istekte bulunma konusunda size yol gösteren başlangıç yönergeleridir.
  • Nasıl yapılır kılavuzları , hizmeti daha belirli veya özelleştirilmiş yollarla kullanmaya yönelik yönergeler içerir.
  • Kavramsal makaleler , hizmetin işlevselliği ve özellikleri hakkında ayrıntılı açıklamalar sağlar.

PII iki şekle girer:

  • PII - yapılandırılmamış metin üzerinde çalışır.
  • Konuşma PII'ı (önizleme) - konuşma transkripsiyonu üzerinde çalışmak için uyarlanmış model.

Tipik iş akışı

Bu özelliği kullanmak için analiz için veri gönderir ve uygulamanızdaki API çıkışını işlersiniz. Analiz, verilerinizde kullanılan modele ek özelleştirme yapılmadan olduğu gibi gerçekleştirilir.

  1. Azure Yapay Zeka Dili tarafından sunulan özelliklere erişmenizi sağlayan bir Azure Yapay Zeka Dili kaynağı oluşturun. API isteklerinin kimliğini doğrulamak için kullandığınız bir parola (anahtar olarak adlandırılır) ve uç nokta URL'si oluşturur.

  2. C#, Java, JavaScript ve Python için REST API veya istemci kitaplığını kullanarak bir istek oluşturun. Birden çok özelliğe yönelik API isteklerini tek bir çağrıda birleştirmek için toplu istekle zaman uyumsuz çağrılar da gönderebilirsiniz.

  3. Metin verilerinizi içeren isteği gönderin. Anahtarınız ve uç noktanız kimlik doğrulaması için kullanılır.

  4. Yanıtın akışını yapın veya yerel ortamda depolayın.

Yerel belge desteği

Yerel belge, Microsoft Word (docx) veya taşınabilir belge dosyası (pdf) gibi özgün belgeyi oluşturmak için kullanılan dosya biçimini ifade eder. Yerel belge desteği, Azure AI Dili kaynak özelliklerini kullanmadan önce metin ön işleme gereksinimini ortadan kaldırır. Şu anda PiiEntityRecognition özelliği için yerel belge desteği sağlanıyor.

PII şu anda aşağıdaki yerel belge biçimlerini destekler:

Dosya türü Dosya uzantısı Açıklama
Metin .txt Biçimlendirilmemiş bir metin belgesi.
Adobe PDF .pdf Taşınabilir bir belge dosyası biçimlendirilmiş belge.
Microsoft Word .docx Microsoft Word belge dosyası.

Daha fazla bilgi için bkz. Dil işleme için yerel belgeleri kullanma

PII algılamayı kullanmaya başlama

PII algılamayı kullanmak için analiz için metin gönderir ve uygulamanızdaki API çıkışını işlersiniz. Analiz, verilerinizde kullanılan modelde özelleştirme yapılmadan olduğu gibi gerçekleştirilir. PII algılamayı kullanmanın iki yolu vardır:

Geliştirme seçeneği Açıklama
Dil stüdyosu Language Studio, Azure hesabı olmadan metin örnekleriyle varlık bağlamayı ve kaydolduğunuz sırada kendi verilerinizi denemenize olanak tanıyan web tabanlı bir platformdur. Daha fazla bilgi için Language Studio web sitesine veya language studio hızlı başlangıcına bakın.
REST API veya İstemci kitaplığı (Azure SDK) REST API'yi veya çeşitli dillerde kullanılabilen istemci kitaplığını kullanarak PII algılamayı uygulamalarınızla tümleştirin. Daha fazla bilgi için bkz . PII algılama hızlı başlangıcı.

Başvuru belgeleri ve kod örnekleri

Uygulamalarınızda bu özelliği kullanırken Azure AI Dili için aşağıdaki başvuru belgelerine ve örneklerine bakın:

Geliştirme seçeneği / dil Başvuru belgeleri Örnekler
REST API REST API belgeleri
C# C# belgeleri C# örnekleri
Java Java belgeleri Java Örnekleri
JavaScript JavaScript belgeleri JavaScript örnekleri
Python Python belgeleri Python örnekleri

Sorumlu AI

Yapay zeka sistemi yalnızca teknolojiyi değil, onu kullanan kişileri, bundan etkilenen kişileri ve dağıtım ortamını da içerir. Sistemlerinizde sorumlu yapay zeka kullanımı ve dağıtımı hakkında bilgi edinmek için PII için saydamlık notunu okuyun. Daha fazla bilgi için aşağıdaki makaleleri inceleyin:

Örnek senaryolar

  • Duyarlılık etiketleri uygulama - Örneğin, PII hizmetinden elde edilen sonuçlara bağlı olarak, PII varlıklarının algılandığı belgelere genel duyarlılık etiketi uygulanabilir. ABD adreslerinin ve telefon numaralarının tanındığı belgeler için gizli bir etiket uygulanabilir. Banka yönlendirme numaralarının tanındığı belgeler için çok gizli bir etiket kullanılabilir.
  • Daha geniş dolaşıma sahip belgelerden bazı kişisel bilgi kategorilerini yeniden işleme - Örneğin, müşteri iletişim kayıtları ön cephe destek temsilcileri tarafından erişilebilir durumdaysa, şirket müşterinin gizliliğini korumak için müşteri geçmişinin sürümünden adının yanı sıra müşterinin kişisel bilgilerini yeniden düzenleyebilir.
  • Bilinçsiz önyargıyı azaltmak için kişisel bilgileri yeniden işleme - Örneğin, bir şirketin özgeçmiş gözden geçirme sürecinde, bilinçsiz cinsiyeti veya diğer yanlılıkları azaltmaya yardımcı olmak için ad, adres ve telefon numarasını engelleyebilirler.
  • Haksızlığı azaltmak için makine öğrenmesi için kaynak verilerdeki kişisel bilgileri değiştirin: Örneğin, bir makine öğrenmesi modelini eğitirken cinsiyeti ortaya çıkarabilecek adları kaldırmak istiyorsanız, hizmeti kullanarak bunları tanımlayabilir ve model eğitimi için genel yer tutucularla değiştirebilirsiniz.
  • Çağrı merkezi transkripsiyonundan kişisel bilgileri kaldırma – Örneğin, bir çağrı merkezi senaryosunda aracı ile müşteri arasında gerçekleşen adları veya diğer PII verilerini kaldırmak istiyorsanız. Bunları tanımlamak ve kaldırmak için hizmeti kullanabilirsiniz.
  • Veri bilimi için veri temizleme - PII, verileri veri bilimciler ve mühendislerin makine öğrenmesi modellerini eğitmek için bu verileri kullanabilmesi için hazır hale getirmek için kullanılabilir. Müşteri verilerinin kullanıma sunulmadığından emin olmak için verileri yeniden işlemden geçirme.

Sonraki adımlar

Varlık bağlama özelliğini kullanmaya başlamanın iki yolu vardır: