Azure AI Dil hizmetinin önceden oluşturulmuş özelliklerini anlama
Azure AI Dil hizmeti, insan dilini anlamak için çeşitli özellikler sağlar. Her özelliği kullanıcılarla daha iyi iletişim kurmak, gelen iletişimi daha iyi anlamak veya kullanıcının ne dediği, amaçladığı ve sorduğu hakkında daha fazla içgörü sağlamak için birlikte kullanmak için kullanabilirsiniz.
Azure AI Dil hizmeti özellikleri iki kategoriye ayrılır: Önceden yapılandırılmış özellikler ve Öğrenilen özellikler. Öğrenilen özellikler, bu modülün gelecek ünitelerinde ele alınan uygun etiketleri doğru tahmin etmek için bir model oluşturma ve eğitmeye ihtiyaç duyar.
Bu ünite, Azure AI Dil hizmetinin özelliklerinin çoğunu kapsar, ancak hızlı başlangıçlar ve kullanılabilir her şeyin tam açıklaması da dahil olmak üzere tam liste için Azure Yapay Zeka Dil hizmeti belgelerine göz atın.
Uygulamanızda bu özellikleri kullanmak için sorgunuzun uygun uç noktaya gönderilmesi gerekir. Belirli bir özelliği sorgulamak için kullanılan uç nokta farklılık gösterir, ancak rest isteğinizi oluştururken veya istemcinizi BIR SDK kullanarak tanımlarken bunların tümüne Azure hesabınızda oluşturduğunuz Azure AI Dili kaynağı ön eki eklenir. Her birinin örnekleri bir sonraki ünitede bulunabilir.
Önceden yapılandırılmış özellikler
Azure AI Dil hizmeti, herhangi bir model etiketlemesi veya eğitimi olmadan belirli özellikler sağlar. Kaynağınızı oluşturduktan sonra verilerinizi gönderebilir ve döndürülen sonuçları uygulamanızda kullanabilirsiniz.
Aşağıdaki özelliklerin tümü önceden yapılandırılmıştır.
Özetleme
Özetleme hem belgeler hem de konuşmalar için kullanılabilir ve metni girişin anlamını kapsüllemek için tahmin edilen önemli cümleler halinde özetler.
Adlandırılmış varlık tanıma
Adlandırılmış varlık tanıma kişiler, yerler veya şirketler gibi varlıkları ayıklayabilir ve tanımlayabilir ve uygulamanızın gelişmiş doğal dil yanıtları için farklı varlık türlerini tanımasını sağlar. Örneğin, "Sahil iskelesi en sevdiğim Seattle cazibemdir" metni göz önüne alındığında, Seattle bir konum olarak tanımlanır ve kategorilere ayrılmış olur.
Kişisel bilgiler (PII) algılama
PII algılama, e-posta adresleri, ev adresleri, IP adresleri, adlar ve korumalı sistem durumu bilgileri gibi hassas kabul edilebilecek bilgileri tanımlamanıza, kategorilere ayırmanıza ve yeniden işlem gerçekleştirmenize olanak tanır. Örneğin, "email@contoso.com" metni sorguya dahil edildiyse, e-posta adresinin tamamı tanımlanabilir ve yeniden işlem yapılabilir.
Anahtar ifade ayıklama
Anahtar ifade ayıklama, ana kavramları sağlanan metinden hızla çeken bir özelliktir. Örneğin, "Metin Analizi Azure Yapay Zeka Hizmetleri'ndeki özelliklerden biridir" metni göz önüne alındığında, hizmet "Azure AI Hizmetleri" ve "Metin Analizi" ayıklar.
Duygu analizi
Yaklaşım analizi, bir dizenin veya belgenin ne kadar pozitif veya negatif olduğunu tanımlar. Örneğin, "Harika otel. Yürümemiz gereken çok sayıda yiyecek ve cazibe merkezine yakın", hizmet bunu nispeten yüksek güvenilirlik puanıyla pozitif olarak tanımlar.
Dil algılama
Dil algılama bir veya daha fazla belge alır ve her birinin dilini tanımlar. Örneğin, belgelerden birinin metni "Bonjour" ise, hizmet bunu Fransızca olarak tanımlar.
Öğrenilen özellikler
Öğrenilen özellikler, verileri etiketlemenizi, eğitip dağıtmanızı ve modelinizi uygulamanızda kullanılabilir hale getirmenizi gerektirir. Bu özellikler, tahmin edilen veya ayıklanan bilgileri özelleştirmenize olanak sağlar.
Dekont
Verilerin kalitesi modelin doğruluğunu büyük ölçüde etkiler. Hangi verilerin kullanıldığı, ne kadar iyi etiketlendiği veya etiketlendiği ve eğitim verilerinin ne kadar farklı olduğu konusunda bilinçli olun. Ayrıntılar için bkz . Verileri etiketlemeye yönelik değerli yönergeler içeren verileri etiketleme önerileri. Ayrıca modelinizin geliştirilmesi gereken yerleri öğrenmede yardımcı olabilecek değerlendirme ölçümlerine bakın.
Etkileşimli dil anlama (CLU)
CLU, Azure AI Language tarafından sunulan temel özel özelliklerden biridir. CLU, kullanıcıların genel amacı tahmin etmek ve gelen konuşmalardan önemli bilgileri ayıklamak için özel doğal dil anlama modelleri oluşturmasına yardımcı olur. CLU, amaçları ve varlıkları doğru tahmin etmeyi öğretmek için verilerin kullanıcı tarafından etiketlenmiş olmasını gerektirir.
Bu modüldeki alıştırmada bir CLU modeli oluşturulacak ve uygulamanızda kullanılacaktır.
Özel adlandırılmış varlık tanıma
Özel varlık tanıma, özel etiketlenmiş verileri alır ve yapılandırılmamış metinden belirtilen varlıkları ayıklar. Örneğin, ilgili tarafları ayıklamak istediğiniz çeşitli sözleşme belgeleriniz varsa, model eğiterek bunların nasıl tahmin edileceğini anlayabilirsiniz.
Özel metin sınıflandırması
Özel metin sınıflandırması, kullanıcıların metinleri veya belgeleri özel tanımlı gruplar olarak sınıflandırmasına olanak tanır. Örneğin, bir modeli haber makalelerine göz atacak ve Haberler veya Eğlence gibi kategorilerini belirleyecek şekilde eğitebilirsiniz.
Soru cevaplama
Soru yanıtlama, giriş olarak sağlanan soruların yanıtlarını sağlayan çoğunlukla önceden yapılandırılmış bir özelliktir. Bu soruları yanıtlayan veriler SSS veya kılavuzlar gibi belgelerden gelir.
Örneğin, sık sorulan soruları yanıtlamak için şirket web sitenizde bir sanal sohbet yardımcısı oluşturmak istediğinizi varsayalım. Soru ve yanıt çiftlerini oluşturmak için giriş belgesi olarak bir şirket SSS kullanabilirsiniz. Dağıtıldıktan sonra sohbet yardımcınız hizmete giriş soruları geçirebilir ve sonuç olarak yanıtları alabilir.
Özelliklerin tam listesi ve bunların nasıl kullanılacağı için Azure Yapay Zeka Dili belgelerine bakın.