Aracılığıyla paylaş

TextAnalysisClient class

Paket:
@azure/ai-text-analytics

Azure Bilişsel Dil Hizmeti'ndeki metin analizi özellikleriyle etkileşime yönelik bir istemci.

İstemci bir Dil kaynağının uç noktasına ve API anahtarı veya AAD gibi bir kimlik doğrulama yöntemine ihtiyaç duyar. API anahtarı ve uç noktası Azure portalındaki Dil kaynağı sayfasında bulunabilir. Bunlar kaynağın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasında, Kaynak Yönetimi'nin altında yer alır.

Kimlik doğrulaması örnekleri:

API Anahtarı

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Azure Active Directory

Azure Active Directory ile kimlik doğrulaması hakkında daha fazla bilgi için @azure/identity paketine bakın.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Oluşturucular

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Language kaynağının uç noktası ve API anahtarı veya AAD gibi bir kimlik doğrulama yöntemi ile TextAnalysisClient örneği oluşturur.

API anahtarı ve uç noktası Azure portalındaki Dil kaynağı sayfasında bulunabilir. Bunlar kaynağın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasında, Kaynak Yönetimi'nin altında yer alır.

Örnek

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

Language kaynağının uç noktası ve API anahtarı veya AAD gibi bir kimlik doğrulama yöntemi ile TextAnalysisClient örneği oluşturur.

API anahtarı ve uç noktası Azure portalındaki Dil kaynağı sayfasında bulunabilir. Bunlar kaynağın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasında, Kaynak Yönetimi'nin altında yer alır.

Örnek

Azure Active Directory ile kimlik doğrulaması hakkında daha fazla bilgi için @azure/identity paketine bakın.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Yöntemler

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Geçirilen giriş dizelerinin yazıldığını ve her biri için algılanan dilin yanı sıra modelin çıkarılmış dilin doğru olduğuna olan güvenini belirten bir puan döndürdüğünü belirlemek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. 1'e yakın puanlar sonucun yüksek kesinliğini gösterir. 120 dil desteklenir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Dil algılama

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Dil algılama hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Geçirilen giriş dizelerinin yazıldığını ve her biri için algılanan dilin yanı sıra modelin çıkarılmış dilin doğru olduğuna olan güvenini belirten bir puan döndürdüğünü belirlemek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. 1'e yakın puanlar sonucun yüksek kesinliğini gösterir. 120 dil desteklenir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Dil algılama

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Dil algılama hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Giriş dizelerinde tercih eden eylemi gerçekleştirmek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeActionName.

Sonuç dizisindeki her öğenin düzeni, seçilen eyleme bağlıdır. Örneğin, her PIIEntityRecognition belge sonucu hem entities hem de redactedText oluşur. Burada, ilki metindeki tüm Pii varlıklarının listesidir ve bu tür pii varlıkları yeniden uygulandıktan sonra ikincisi özgün metindir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Fikir madenciliği

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Fikir madenciliği hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Kişisel bilgiler

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Kişisel bilgiler hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.
analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Giriş belgelerinde tercih eden eylemi gerçekleştirmek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeActionName.

Sonuç dizisindeki her öğenin düzeni, seçilen eyleme bağlıdır. Örneğin, her PIIEntityRecognition belge sonucu hem entities hem de redactedText oluşur. Burada, ilki metindeki tüm Pii varlıklarının listesidir ve bu tür pii varlıkları yeniden uygulandıktan sonra ikincisi özgün metindir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Fikir madenciliği

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Fikir madenciliği hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Kişisel bilgiler

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Kişisel bilgiler hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

Giriş belgelerinde bir dizi (toplu) eylem gerçekleştirir. Her eylemin, eylemin doğasını belirten bir kind alanı vardır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeBatchActionNames. kindek olarak, eylemlerin disableServiceLogs ve modelVersiongibi başka parametreleri de olabilir.

Sonuç dizisi, her öğenin aynı zamanda sonuçların türünü belirten bir kind alanına sahip olduğu giriş eylemlerinin sonuçlarını içerir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Anahtar ifade ayıklama ve Pii varlık tanıma

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

Giriş belgelerinde bir dizi (toplu) eylem gerçekleştirir. Her eylemin, eylemin doğasını belirten bir kind alanı vardır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeBatchActionNames. kindek olarak, eylemlerin disableServiceLogs ve modelVersiongibi başka parametreleri de olabilir.

Sonuç dizisi, her öğenin aynı zamanda sonuçların türünü belirten bir kind alanına sahip olduğu giriş eylemlerinin sonuçlarını içerir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Keyphrase ayıklama ve Pii varlık tanıma

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

Başka bir poller'ın serileştirilmiş durumundan bir poller oluşturur. Bu, farklı bir konakta yoklama oluşturmak istediğinizde veya özgün konak kapsam dahilinde olmadığında bir poller oluşturulması gerektiğinde yararlı olabilir.

Oluşturucu Ayrıntıları

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Language kaynağının uç noktası ve API anahtarı veya AAD gibi bir kimlik doğrulama yöntemi ile TextAnalysisClient örneği oluşturur.

API anahtarı ve uç noktası Azure portalındaki Dil kaynağı sayfasında bulunabilir. Bunlar kaynağın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasında, Kaynak Yönetimi'nin altında yer alır.

Örnek

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: KeyCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

Parametreler

endpointUrl

string

Bilişsel Dil Hizmeti kaynağının uç noktasının URL'si

credential
KeyCredential

Hizmette isteklerin kimliğini doğrulamak için kullanılacak anahtar kimlik bilgileri.

options
TextAnalysisClientOptions

TextAnalytics istemcisini yapılandırmak için kullanılır.

TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

Language kaynağının uç noktası ve API anahtarı veya AAD gibi bir kimlik doğrulama yöntemi ile TextAnalysisClient örneği oluşturur.

API anahtarı ve uç noktası Azure portalındaki Dil kaynağı sayfasında bulunabilir. Bunlar kaynağın Anahtarlar ve Uç Nokta sayfasında, Kaynak Yönetimi'nin altında yer alır.

Örnek

Azure Active Directory ile kimlik doğrulaması hakkında daha fazla bilgi için @azure/identity paketine bakın.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

Parametreler

endpointUrl

string

Bilişsel Dil Hizmeti kaynağının uç noktasının URL'si

credential
TokenCredential

Hizmete yönelik isteklerin kimliğini doğrulamak için kullanılacak belirteç kimlik bilgileri.

options
TextAnalysisClientOptions

TextAnalytics istemcisini yapılandırmak için kullanılır.

Yöntem Ayrıntıları

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Geçirilen giriş dizelerinin yazıldığını ve her biri için algılanan dilin yanı sıra modelin çıkarılmış dilin doğru olduğuna olan güvenini belirten bir puan döndürdüğünü belirlemek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. 1'e yakın puanlar sonucun yüksek kesinliğini gösterir. 120 dil desteklenir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Dil algılama

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Dil algılama hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: LanguageDetectionInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parametreler

actionName

ActionName

giriş belgelerinde gerçekleştirilecek eylemin adı, bkz. $AnalyzeActionName

documents

LanguageDetectionInput[]

analiz edilecek giriş belgeleri

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

işlem için isteğe bağlı eylem parametreleri ve ayarları

Döndürülenler

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

her öğenin ilgili giriş belgesi için birincil dili içerdiği bir sonuç dizisi.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Geçirilen giriş dizelerinin yazıldığını ve her biri için algılanan dilin yanı sıra modelin çıkarılmış dilin doğru olduğuna olan güvenini belirten bir puan döndürdüğünü belirlemek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. 1'e yakın puanlar sonucun yüksek kesinliğini gösterir. 120 dil desteklenir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Dil algılama

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Dil algılama hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], countryHint?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parametreler

actionName

ActionName

giriş belgelerinde gerçekleştirilecek eylemin adı, bkz. $AnalyzeActionName

documents

string[]

analiz edilecek giriş belgeleri

countryHint

string

Modelin yazıldıkları dili tahmin etmede yardımcı olması için tüm giriş dizelerinin çıkış ülkesini gösterir. Belirtilmezse, bu değer TextAnalysisClientOptionsiçindeki varsayılan ülke ipucuna ayarlanır. Boş bir dizeye veya "yok" dizesine ayarlanırsa hizmet, ülkenin açıkça ayarlanmamış olduğu bir model uygular. Giriş koleksiyonundaki tüm dizelere aynı ülke ipucu uygulanır.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

işlem için isteğe bağlı eylem parametreleri ve ayarları

Döndürülenler

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

her öğenin ilgili giriş belgesi için birincil dili içerdiği bir sonuç dizisi.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Giriş dizelerinde tercih eden eylemi gerçekleştirmek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeActionName.

Sonuç dizisindeki her öğenin düzeni, seçilen eyleme bağlıdır. Örneğin, her PIIEntityRecognition belge sonucu hem entities hem de redactedText oluşur. Burada, ilki metindeki tüm Pii varlıklarının listesidir ve bu tür pii varlıkları yeniden uygulandıktan sonra ikincisi özgün metindir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Fikir madenciliği

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Fikir madenciliği hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Kişisel bilgiler

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Kişisel bilgiler hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], languageCode?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parametreler

actionName

ActionName

giriş belgelerinde gerçekleştirilecek eylemin adı, bkz. $AnalyzeActionName

documents

string[]

analiz edilecek giriş belgeleri

languageCode

string

tüm giriş dizelerinin yazıldığını dilin kodu. Belirtilmezse, bu değer TextAnalysisClientOptions'de varsayılan dile ayarlanır. Boş bir dizeye ayarlanırsa, hizmet dilin açıkça "Yok" olarak ayarlandığı bir model uygular. Dil desteği eyleme göre değişir, örneğin Varlık Tanıma eylemleri için desteklenen diller hakkında daha fazla bilgi https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

işlem için isteğe bağlı eylem parametreleri ve ayarları

Döndürülenler

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

giriş belgelerine karşılık gelen bir sonuç dizisi

analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Giriş belgelerinde tercih eden eylemi gerçekleştirmek için tahmine dayalı bir model çalıştırır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeActionName.

Sonuç dizisindeki her öğenin düzeni, seçilen eyleme bağlıdır. Örneğin, her PIIEntityRecognition belge sonucu hem entities hem de redactedText oluşur. Burada, ilki metindeki tüm Pii varlıklarının listesidir ve bu tür pii varlıkları yeniden uygulandıktan sonra ikincisi özgün metindir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Fikir madenciliği

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Fikir madenciliği hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Kişisel bilgiler

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Kişisel bilgiler hakkında daha fazla bilgi için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: TextDocumentInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parametreler

actionName

ActionName

giriş belgelerinde gerçekleştirilecek eylemin adı, bkz. $AnalyzeActionName

documents

TextDocumentInput[]

analiz edilecek giriş belgeleri

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

işlem için isteğe bağlı eylem parametreleri ve ayarları

Döndürülenler

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

giriş belgelerine karşılık gelen bir sonuç dizisi

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

Giriş belgelerinde bir dizi (toplu) eylem gerçekleştirir. Her eylemin, eylemin doğasını belirten bir kind alanı vardır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeBatchActionNames. kindek olarak, eylemlerin disableServiceLogs ve modelVersiongibi başka parametreleri de olabilir.

Sonuç dizisi, her öğenin aynı zamanda sonuçların türünü belirten bir kind alanına sahip olduğu giriş eylemlerinin sonuçlarını içerir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Anahtar ifade ayıklama ve Pii varlık tanıma

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: string[], languageCode?: string, options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parametreler

actions

AnalyzeBatchAction[]

giriş belgelerinde çalıştırılacak bir dizi eylem

documents

string[]

analiz edilecek giriş belgeleri

languageCode

string

tüm giriş dizelerinin yazıldığını dilin kodu. Belirtilmezse, bu değer TextAnalysisClientOptions'de varsayılan dile ayarlanır. Boş bir dizeye ayarlanırsa, hizmet dilin açıkça "Yok" olarak ayarlandığı bir model uygular. Dil desteği eyleme göre değişir, örneğin Varlık Tanıma eylemleri için desteklenen diller hakkında daha fazla bilgi https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options
BeginAnalyzeBatchOptions

işlem için isteğe bağlı ayarlar

Döndürülenler

Promise<AnalyzeBatchPoller>

giriş eylemlerine karşılık gelen bir sonuç dizisi

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

Giriş belgelerinde bir dizi (toplu) eylem gerçekleştirir. Her eylemin, eylemin doğasını belirten bir kind alanı vardır. Desteklenen eylemlerin listesi için bkz. $AnalyzeBatchActionNames. kindek olarak, eylemlerin disableServiceLogs ve modelVersiongibi başka parametreleri de olabilir.

Sonuç dizisi, her öğenin aynı zamanda sonuçların türünü belirten bir kind alanına sahip olduğu giriş eylemlerinin sonuçlarını içerir.

Veri sınırları için bkz. https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits.

Örnekler

Keyphrase ayıklama ve Pii varlık tanıma

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}

function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: TextDocumentInput[], options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parametreler

actions

AnalyzeBatchAction[]

giriş belgelerinde çalıştırılacak bir dizi eylem

documents

TextDocumentInput[]

analiz edilecek giriş belgeleri

options
BeginAnalyzeBatchOptions

işlem için isteğe bağlı ayarlar

Döndürülenler

Promise<AnalyzeBatchPoller>

giriş eylemlerine karşılık gelen bir sonuç dizisi

restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

Başka bir poller'ın serileştirilmiş durumundan bir poller oluşturur. Bu, farklı bir konakta yoklama oluşturmak istediğinizde veya özgün konak kapsam dahilinde olmadığında bir poller oluşturulması gerektiğinde yararlı olabilir.

function restoreAnalyzeBatchPoller(serializedState: string, options?: RestoreAnalyzeBatchPollerOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parametreler

serializedState

string

başka bir poller seri hale getirilmiş durumu. Bu, poller.toString() sonucudur

options
RestoreAnalyzeBatchPollerOptions

işlem için isteğe bağlı ayarlar

Örnek

client.beginAnalyzeBatch, bir poller'a çözümlenecek bir söz döndürür. Poller'ın durumu aşağıdaki gibi seri hale getirilebilir ve başka bir tane oluşturmak için kullanılabilir:

const serializedState = poller.toString();
const rehydratedPoller = await client.createAnalyzeBatchPoller(serializedState);
const actionResults = await rehydratedPoller.pollUntilDone();

Döndürülenler

Promise<AnalyzeBatchPoller>