Anahtar Cümle Çıkarma Bilişsel Beceri

Anahtar İfade Çıkarma becerisi, yapılandırılmamış metni değerlendirir ve her kayıt için anahtar ifadeler listesini döndürür. Bu beceri, Foundry Tools Azure Language tarafından sağlanan Anahtar İfade makine öğrenimi modellerini kullanır.

Bu özellik, kayıttaki ana konuşma noktalarını hızlıca belirlemek istiyorsanız faydalıdır. Örneğin, "Yemek lezzetliydi ve harika personel vardı" yazısı verilen metn, hizmet "yemek" ve "harika personel" döner.

Note

Bu beceri Foundry Tools'a bağlıdır ve indeksleyici başına günde 20 belgeyi aşan işlemler için faturalandırılabilir bir kaynak gerektirir. Yerleşik becerilerin yürütülmesi mevcut Döküm Araçları Standart fiyatından ücretlendirilir.

@odata.type

Microsoft.Skills.Text.KeyPhraseExtractionSkill

Data limits

Bir kaydın maksimum boyutu, ölçülende String.Length50.000 karakter olmalıdır. Verilerinizi anahtar kelime çıkarıcıya göndermeden önce parçalara ayırmanız gerekiyorsa, Metin Bölme becerisini kullanmayı düşünün. Metin bölme yeteneği kullanıyorsanız, en iyi performans için sayfa uzunluğunu 5000'e ayarlayın.

Skill parameters

Parametreler büyük/küçük harfe duyarlıdır.

Inputs Description
defaultLanguageCode (İsteğe bağlı) Dil kodu, dil belirtmeyen belgelere uygulanır. Varsayılan dil kodu belirtilmemişse, varsayılan dil kodu olarak İngilizce (en) kullanılır.
Desteklenen dillerin tam listesine bakınız.
maxKeyPhraseCount (İsteğe bağlı) Üretilecek en fazla anahtar kelime.
modelVersion (İsteğe bağlı) Anahtar ifade API'si çağrılırken kullanılacak model sürümünü belirtir. Belirtilmediğinde varsayılan olarak en son mevcut seçeneği tercih eder. Bu değeri belirtmenizi öneririz, ancak gerekli değilse.

Skill inputs

Input Description
text Analiz edilecek metin.
languageCode Kayıtların dilini gösteren bir dizi. Bu parametre belirtilmemişse, kayıtları analiz etmek için varsayılan dil kodu kullanılır.
Desteklenen dillerin tam listesine bakınız.

Skill outputs

Output Description
keyPhrases Giriş metninden çıkarılan anahtar ifadelerin listesi. Anahtar ifadeler önem sırasına göre geri getirilir.

Sample definition

Aşağıdaki alanları içeren bir SQL kaydını düşünün:

{
    "content": "Glaciers are huge rivers of ice that ooze their way over land, powered by gravity and their own sheer weight. They accumulate ice from snowfall and lose it through melting. As global temperatures have risen, many of the world’s glaciers have already started to shrink and retreat. Continued warming could see many iconic landscapes – from the Canadian Rockies to the Mount Everest region of the Himalayas – lose almost all their glaciers by the end of the century.",
    "language": "en"
}

O zaman beceri tanımınız şöyle görünebilir:

 {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.KeyPhraseExtractionSkill",
    "inputs": [
      {
        "name": "text",
        "source": "/document/content"
      },
      {
        "name": "languageCode",
        "source": "/document/language" 
      }
    ],
    "outputs": [
      {
        "name": "keyPhrases",
        "targetName": "myKeyPhrases"
      }
    ]
  }

Sample output

Önceki örnekte, yeteneğinizin çıktısı, zenginleştirilmiş ağaçta "document/myKeyPhrases" adlı yeni bir düğüme yazılır çünkü biz bunu belirttiğimiz şey targetName . Eğer bir targetNamebelirtmezseniz, "belge/anahtar ifadeler" olur.

document/myKeyPhrases

[
  "world’s glaciers", 
  "huge rivers of ice", 
  "Canadian Rockies", 
  "iconic landscapes",
  "Mount Everest region",
  "Continued warming"
]

"document/myKeyPhrases" kelimesini diğer becerilere girdi olarak veya çıktı alanı eşlemesinin kaynağı olarak kullanabilirsiniz.

Warnings

Desteklenmeyen bir dil kodu verirseniz, bir uyarı oluşur ve anahtar ifadeler çıkarılmaz. Metniniz boşsa, bir uyarı hazırlanır. Metniniz 50.000 karakterden büyükse, sadece ilk 50.000 karakter analiz edilir ve uyarı verilir.

See also

  • Last updated on