Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
İşlev, ai.extract giriş metnini taramak ve seçtiğiniz etiketler (örneğin, konumlar veya adlar) tarafından belirlenen belirli bilgi türlerini ayıklamak için üretken yapay zeka kullanır. Yalnızca tek bir kod satırı kullanır.
Uyarı
- Bu makalede PySpark ile ai.extract kullanımı yer almaktadır. pandas ile ai.extract kullanmak için bu makaleye bakın.
- Bu genel bakış makalesinde diğer yapay zeka işlevlerine bakın.
- Yapay zeka işlevlerinin yapılandırmasını özelleştirmeyi öğrenin.
Genel Bakış
ai.extract İşlev, Spark DataFrames için kullanılabilir. Var olan bir giriş sütununun adını parametre olarak ve her metin satırından ayıklanması gereken varlık türlerinin listesini belirtmelisiniz.
İşlev, her giriş satırı için ayıklanan değerleri içeren belirtilen her varlık türü için ayrı bir sütun içeren yeni bir DataFrame döndürür.
Sözdizimi
df.ai.extract(labels=["entity1", "entity2", "entity3"], input_col="input")
Parametreler
| İsim | Description |
|---|---|
labels Gerekli |
Giriş sütunundaki metin değerlerinden ayıklanan varlık türleri kümesini temsil eden dize dizisi. |
input_col Gerekli |
Özel varlıkları taramak için giriş metin değerlerine sahip mevcut bir sütunun adını içeren dize . |
error_col Opsiyonel |
Her giriş metin satırının işlenmesinden kaynaklanan OpenAI hatalarını depolamak için yeni sütunun adını içeren bir dizesi. Bu parametreyi ayarlamazsanız hata sütunu için varsayılan bir ad oluşturur. Giriş satırında hata yoksa, bu sütundaki değer nullolur. |
İade
İşlev, belirtilen her varlık türü için yeni bir sütun içeren bir Spark DataFrame döndürür. Sütun veya sütunlar, giriş metninin her satırı için ayıklanan varlıkları içerir. İşlev bir varlık için birden fazla eşleşme tanımlarsa, bu eşleşmelerden yalnızca birini döndürür. Eşleşme bulunmazsa, sonuç nullolur.
Example
# This code uses AI. Always review output for mistakes.
# Read terms: https://azure.microsoft.com/support/legal/preview-supplemental-terms/.
df = spark.createDataFrame([
("MJ Lee lives in Tuscon, AZ, and works as a software engineer for Microsoft.",),
("Kris Turner, a nurse at NYU Langone, is a resident of Jersey City, New Jersey.",)
], ["descriptions"])
df_entities = df.ai.extract(labels=["name", "profession", "city"], input_col="descriptions")
display(df_entities)
Bu örnek kod hücresi aşağıdaki çıkışı sağlar:
İlgili içerik
pandas ile ai.extract kullanın.
ai.analyze_sentiment ile duygu tespiti yapın.
dil bilgisini ai.fix_grammar ile düzeltin.
ai.generate_response ile özel kullanıcı istemlerini yanıtlayın.
ai.similarity ile benzerliği hesaplayın.
Metni ai.summarize ile özetleme.
Yapay zeka işlevlerinin tamamı hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yapay zeka işlevlerinin yapılandırmasını özelleştirin.
İhtiyacınız olan bir özelliği kaçırdık mı? Fabric Fikirleri forumu'nda önerin.