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快速入门:将文本分析用于健康状况客户端库和 REST API

本文包含有关适用于健康行业的文本分析的快速入门,这些快速入门有助于使用受支持的客户端库、C#、Java、NodeJS 和 Python 以及使用 REST API。

提示

可以使用 Language Studio 来试用语言服务功能,而无需编写代码。

参考文档 | 其他示例 | 包 (NuGet) | 库源代码

借助本快速入门,使用 .NET 客户端库创建用于健康状况应用程序的文本分析。 在以下示例中,你将创建可识别出现在文本中的医学实体关系断言的 C# 应用程序。

先决条件

  • Azure 订阅 - 免费创建订阅
  • Visual Studio IDE
  • 拥有 Azure 订阅后,请在 Azure 门户中创建语言资源,以获取密钥和终结点。 部署后,单击“转到资源”。
    • 需要从创建的资源获取密钥和终结点,以便将应用程序连接到 API。 你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
    • 可以使用免费定价层 (Free F0) 试用该服务,然后再升级到付费层进行生产。
  • 若要使用“分析”功能,需要标准 (S) 定价层的“语言”资源。

设置

创建新的 .NET Core 应用程序

使用 Visual Studio IDE 创建新的 .NET Core 控制台应用。 这会创建包含单个 C# 源文件的“Hello World”项目:program.cs

右键单击解决方案资源管理器中的解决方案,然后选择“管理 NuGet 包”,以便安装客户端库。 在打开的包管理器中选择“浏览”,搜索 Azure.AI.TextAnalytics。 选择版本 5.2.0,然后选择“安装”。 也可使用包管理器控制台

代码示例

将以下代码复制到 program.cs 文件。 请记得将 key 变量替换为资源的密钥,并将 endpoint 变量替换为资源的终结点。 然后运行代码。

重要

转到 Azure 门户。 如果你在“先决条件”部分创建的语言资源部署成功,请单击“后续步骤”下的“转到资源”按钮 。 可以通过导航到资源的“密钥和终结点”页,在“资源管理”下找到你的密钥和终结点。

重要

完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅认知服务安全性文章。

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace Example
{
    class Program
    {
        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential("replace-with-your-key-here");
        private static readonly Uri endpoint = new Uri("replace-with-your-endpoint-here");
        
        // Example method for extracting information from healthcare-related text 
        static async Task healthExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            string document = "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily.";

            List<string> batchInput = new List<string>()
            {
                document
            };
            AnalyzeHealthcareEntitiesOperation healthOperation = await client.StartAnalyzeHealthcareEntitiesAsync(batchInput);
            await healthOperation.WaitForCompletionAsync();

            await foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection documentsInPage in healthOperation.Value)
            {
                Console.WriteLine($"Results of Azure Text Analytics for health async model, version: \"{documentsInPage.ModelVersion}\"");
                Console.WriteLine("");

                foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResult entitiesInDoc in documentsInPage)
                {
                    if (!entitiesInDoc.HasError)
                    {
                        foreach (var entity in entitiesInDoc.Entities)
                        {
                            // view recognized healthcare entities
                            Console.WriteLine($"  Entity: {entity.Text}");
                            Console.WriteLine($"  Category: {entity.Category}");
                            Console.WriteLine($"  Offset: {entity.Offset}");
                            Console.WriteLine($"  Length: {entity.Length}");
                            Console.WriteLine($"  NormalizedText: {entity.NormalizedText}");
                        }
                        Console.WriteLine($"  Found {entitiesInDoc.EntityRelations.Count} relations in the current document:");
                        Console.WriteLine("");

                        // view recognized healthcare relations
                        foreach (HealthcareEntityRelation relations in entitiesInDoc.EntityRelations)
                        {
                            Console.WriteLine($"    Relation: {relations.RelationType}");
                            Console.WriteLine($"    For this relation there are {relations.Roles.Count} roles");

                            // view relation roles
                            foreach (HealthcareEntityRelationRole role in relations.Roles)
                            {
                                Console.WriteLine($"      Role Name: {role.Name}");

                                Console.WriteLine($"      Associated Entity Text: {role.Entity.Text}");
                                Console.WriteLine($"      Associated Entity Category: {role.Entity.Category}");
                                Console.WriteLine("");
                            }
                            Console.WriteLine("");
                        }
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine("  Error!");
                        Console.WriteLine($"  Document error code: {entitiesInDoc.Error.ErrorCode}.");
                        Console.WriteLine($"  Message: {entitiesInDoc.Error.Message}");
                    }
                    Console.WriteLine("");
                }
            }
        }

        static async Task Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            await healthExample(client);
        }

    }
}

输出

Results of Azure Text Analytics for health async model, version: "2022-03-01"

  Entity: 100mg
  Category: Dosage
  Offset: 11
  Length: 5
  NormalizedText:
  Entity: ibuprofen
  Category: MedicationName
  Offset: 17
  Length: 9
  NormalizedText: ibuprofen
  Entity: twice daily
  Category: Frequency
  Offset: 34
  Length: 11
  NormalizedText:
  Found 2 relations in the current document:

    Relation: DosageOfMedication
    For this relation there are 2 roles
      Role Name: Dosage
      Associated Entity Text: 100mg
      Associated Entity Category: Dosage

      Role Name: Medication
      Associated Entity Text: ibuprofen
      Associated Entity Category: MedicationName


    Relation: FrequencyOfMedication
    For this relation there are 2 roles
      Role Name: Medication
      Associated Entity Text: ibuprofen
      Associated Entity Category: MedicationName

      Role Name: Frequency
      Associated Entity Text: twice daily
      Associated Entity Category: Frequency

提示

使用语言 REST API 可以预览快速医疗保健互操作性资源 (FHIR) 结构。 目前不支持客户端库。 详细了解如何在 API 调用中使用 FHIR 结构。

清理资源

如果想要清理并删除认知服务订阅,可以删除资源或资源组。 删除资源组同时也会删除与之相关联的任何其他资源。

参考文档 | 其他示例 | 包 (Maven) | 库源代码

借助本快速入门,使用 Java 客户端库创建用于健康状况应用程序的文本分析。 在以下示例中,你将创建可识别出现在文本中的医学实体关系断言的 Java 应用程序。

先决条件

  • Azure 订阅 - 免费创建订阅
  • Java 开发工具包 (JDK) 版本 8 或更高版本
  • 拥有 Azure 订阅后,请在 Azure 门户中创建语言资源,以获取密钥和终结点。 部署后,单击“转到资源”。
    • 需要从创建的资源获取密钥和终结点,以便将应用程序连接到 API。 你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
    • 可以使用免费定价层 (Free F0) 试用该服务,然后再升级到付费层进行生产。
  • 若要使用“分析”功能,需要标准 (S) 定价层的“语言”资源。

设置

添加客户端库

在首选 IDE 或开发环境中创建 Maven 项目。 然后在项目的 pom.xml 文件中,添加以下依赖项。 可联机找到用于其他生成工具的实现语法。

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

代码示例

创建名为 EntityLinking.java 的 Java 文件。 打开该文件,并复制以下代码。 请记得将 key 变量替换为资源的密钥,并将 endpoint 变量替换为资源的终结点。 然后运行代码。

重要

转到 Azure 门户。 如果你在“先决条件”部分创建的语言资源部署成功,请单击“后续步骤”下的“转到资源”按钮 。 可以通过导航到资源的“密钥和终结点”页,在“资源管理”下找到你的密钥和终结点。

重要

完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅认知服务安全性文章。

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import com.azure.core.util.Context;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import com.azure.ai.textanalytics.util.*;


public class Example {

    private static String KEY = "replace-with-your-key-here";
    private static String ENDPOINT = "replace-with-your-endpoint-here";

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(KEY, ENDPOINT);
        healthExample(client);
    }

    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }

    // Example method for extracting information from healthcare-related text 
    static void healthExample(TextAnalyticsClient client){
        List<TextDocumentInput> documents = Arrays.asList(
                new TextDocumentInput("0",
                        "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily."));

        AnalyzeHealthcareEntitiesOptions options = new AnalyzeHealthcareEntitiesOptions().setIncludeStatistics(true);

        SyncPoller<AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail, AnalyzeHealthcareEntitiesPagedIterable>
                syncPoller = client.beginAnalyzeHealthcareEntities(documents, options, Context.NONE);

        System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());
        syncPoller.waitForCompletion();

        // Task operation statistics
        AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail operationResult = syncPoller.poll().getValue();
        System.out.printf("Operation created time: %s, expiration time: %s.%n",
                operationResult.getCreatedAt(), operationResult.getExpiresAt());
        System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());

        for (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection resultCollection : syncPoller.getFinalResult()) {
            // Model version
            System.out.printf(
                    "Results of Azure Text Analytics for health entities\" Model, version: %s%n",
                    resultCollection.getModelVersion());

            for (AnalyzeHealthcareEntitiesResult healthcareEntitiesResult : resultCollection) {
                System.out.println("Document ID = " + healthcareEntitiesResult.getId());
                System.out.println("Document entities: ");
                // Recognized healthcare entities
                for (HealthcareEntity entity : healthcareEntitiesResult.getEntities()) {
                    System.out.printf(
                            "\tText: %s, normalized name: %s, category: %s, subcategory: %s, confidence score: %f.%n",
                            entity.getText(), entity.getNormalizedText(), entity.getCategory(),
                            entity.getSubcategory(), entity.getConfidenceScore());
                }
                // Recognized healthcare entity relation groups
                for (HealthcareEntityRelation entityRelation : healthcareEntitiesResult.getEntityRelations()) {
                    System.out.printf("Relation type: %s.%n", entityRelation.getRelationType());
                    for (HealthcareEntityRelationRole role : entityRelation.getRoles()) {
                        HealthcareEntity entity = role.getEntity();
                        System.out.printf("\tEntity text: %s, category: %s, role: %s.%n",
                                entity.getText(), entity.getCategory(), role.getName());
                    }
                }
            }
        }
    }
}

输出

Poller status: IN_PROGRESS.
Operation created time: 2022-09-15T19:06:11Z, expiration time: 2022-09-16T19:06:11Z.
Poller status: SUCCESSFULLY_COMPLETED.
Results of Azure Text Analytics for health entities" Model, version: 2022-03-01
Document ID = 0
Document entities: 
	Text: 100mg, normalized name: null, category: Dosage, subcategory: null, confidence score: 0.980000.
	Text: ibuprofen, normalized name: ibuprofen, category: MedicationName, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
	Text: twice daily, normalized name: null, category: Frequency, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
Relation type: DosageOfMedication.
	Entity text: 100mg, category: Dosage, role: Dosage.
	Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
Relation type: FrequencyOfMedication.
	Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
	Entity text: twice daily, category: Frequency, role: Frequency.

提示

使用语言 REST API 可以预览快速医疗保健互操作性资源 (FHIR) 结构。 目前不支持客户端库。 详细了解如何在 API 调用中使用 FHIR 结构。

清理资源

如果想要清理并删除认知服务订阅,可以删除资源或资源组。 删除资源组同时也会删除与之相关联的任何其他资源。

参考文档 | 其他示例 | 包 (npm) | 库源代码

借助本快速入门,使用 Node.js 客户端库创建用于健康状况应用程序的文本分析。 在以下示例中,你将创建可识别出现在文本中的医学实体关系断言的 JavaScript 应用程序。

先决条件

  • Azure 订阅 - 免费创建订阅
  • Node.js v14 LTS 或更高版本
  • 拥有 Azure 订阅后,请在 Azure 门户中创建语言资源,以获取密钥和终结点。 部署后,单击“转到资源”。
    • 需要从创建的资源获取密钥和终结点,以便将应用程序连接到 API。 你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
    • 可以使用免费定价层 (Free F0) 试用该服务,然后再升级到付费层进行生产。
  • 若要使用“分析”功能,需要标准 (S) 定价层的“语言”资源。

设置

创建新的 Node.js 应用程序

在控制台窗口(例如 cmd、PowerShell 或 Bash)中,为应用创建一个新目录并导航到该目录。

mkdir myapp 

cd myapp

运行 npm init 命令以使用 package.json 文件创建一个 node 应用程序。

npm init

安装客户端库

安装 npm 包:

npm install --save @azure/ai-text-analytics@5.1.0

代码示例

打开该文件,并复制以下代码。 请记得将 key 变量替换为资源的密钥,并将 endpoint 变量替换为资源的终结点。 然后运行代码。

重要

转到 Azure 门户。 如果你在“先决条件”部分创建的语言资源部署成功,请单击“后续步骤”下的“转到资源”按钮 。 可以通过导航到资源的“密钥和终结点”页,在“资源管理”下找到你的密钥和终结点。

重要

完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅认知服务安全性文章。

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
const key = '<paste-your-key-here>';
const endpoint = '<paste-your-endpoint-here>';
// Authenticate the client with your key and endpoint
const textAnalyticsClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

// Example method for extracting information from healthcare-related text 
async function healthExample(client) {
    console.log("== Recognize Healthcare Entities Sample ==");

    const documents = [
        "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily."
    ];
    const poller = await client.beginAnalyzeHealthcareEntities(documents, "en", {
        includeStatistics: true
    });

    poller.onProgress(() => {
        console.log(
            `Last time the operation was updated was on: ${poller.getOperationState().lastModifiedOn}`
        );
    });
    console.log(
        `The analyze healthcare entities operation was created on ${poller.getOperationState().createdOn
        }`
    );
    console.log(
        `The analyze healthcare entities operation results will expire on ${poller.getOperationState().expiresOn
        }`
    );

    const results = await poller.pollUntilDone();

    for await (const result of results) {
        console.log(`- Document ${result.id}`);
        if (!result.error) {
            console.log("\tRecognized Entities:");
            for (const entity of result.entities) {
                console.log(`\t- Entity "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
            }
            if (result.entityRelations && (result.entityRelations.length > 0)) {
                console.log(`\tRecognized relations between entities:`);
                for (const relation of result.entityRelations) {
                    console.log(
                        `\t\t- Relation of type ${relation.relationType} found between the following entities:`
                    );
                    for (const role of relation.roles) {
                        console.log(`\t\t\t- "${role.entity.text}" with the role ${role.name}`);
                    }
                }
            }
        } else console.error("\tError:", result.error);
    }
}

healthExample(textAnalyticsClient).catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

输出

- Document 0
    Recognized Entities:
    - Entity "100mg" of type Dosage
    - Entity "ibuprofen" of type MedicationName
    - Entity "twice daily" of type Frequency
    Recognized relations between entities:
        - Relation of type DosageOfMedication found between the following entities:   
                - "100mg" with the role Dosage
                - "ibuprofen" with the role Medication
        - Relation of type FrequencyOfMedication found between the following entities:
                - "ibuprofen" with the role Medication
                - "twice daily" with the role Frequency

提示

使用语言 REST API 可以预览快速医疗保健互操作性资源 (FHIR) 结构。 目前不支持客户端库。 详细了解如何在 API 调用中使用 FHIR 结构。

清理资源

如果想要清理并删除认知服务订阅,可以删除资源或资源组。 删除资源组同时也会删除与之相关联的任何其他资源。

参考文档 | 其他示例 | 包 (PyPi) | 库源代码

借助本快速入门,使用 Python 客户端库创建用于健康状况应用程序的文本分析。 在以下示例中,你将创建可识别出现在文本中的医学实体关系断言的 Python 应用程序。

先决条件

  • Azure 订阅 - 免费创建订阅
  • Python 3.7 或更高版本
  • 拥有 Azure 订阅后,请在 Azure 门户中创建语言资源,以获取密钥和终结点。 部署后,单击“转到资源”。
    • 需要从创建的资源获取密钥和终结点,以便将应用程序连接到 API。 你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
    • 可以使用免费定价层 (Free F0) 试用该服务,然后再升级到付费层进行生产。
  • 若要使用“分析”功能,需要标准 (S) 定价层的“语言”资源。

设置

安装客户端库

在安装 Python 后,可以通过以下命令安装客户端库:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

代码示例

创建新的 Python 文件,并复制以下代码。 请记得将 key 变量替换为资源的密钥,并将 endpoint 变量替换为资源的终结点。 然后运行代码。

重要

转到 Azure 门户。 如果你在“先决条件”部分创建的语言资源部署成功,请单击“后续步骤”下的“转到资源”按钮 。 可以通过导航到资源的“密钥和终结点”页,在“资源管理”下找到你的密钥和终结点。

重要

完成后,请记住将密钥从代码中删除,并且永远不要公开发布该密钥。 对于生产来说,请使用安全的方式存储和访问凭据,例如 Azure Key Vault。 有关详细信息,请参阅认知服务安全性文章。

key = "paste-your-key-here"
endpoint = "paste-your-endpoint-here"

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example function for extracting information from healthcare-related text 
def health_example(client):
    documents = [
        """
        Patient needs to take 50 mg of ibuprofen.
        """
    ]

    poller = client.begin_analyze_healthcare_entities(documents)
    result = poller.result()

    docs = [doc for doc in result if not doc.is_error]

    for idx, doc in enumerate(docs):
        for entity in doc.entities:
            print("Entity: {}".format(entity.text))
            print("...Normalized Text: {}".format(entity.normalized_text))
            print("...Category: {}".format(entity.category))
            print("...Subcategory: {}".format(entity.subcategory))
            print("...Offset: {}".format(entity.offset))
            print("...Confidence score: {}".format(entity.confidence_score))
        for relation in doc.entity_relations:
            print("Relation of type: {} has the following roles".format(relation.relation_type))
            for role in relation.roles:
                print("...Role '{}' with entity '{}'".format(role.name, role.entity.text))
        print("------------------------------------------")
health_example(client)

输出

Entity: 50 mg
...Normalized Text: None
...Category: Dosage
...Subcategory: None
...Offset: 31
...Confidence score: 1.0
Entity: ibuprofen
...Normalized Text: ibuprofen
...Category: MedicationName
...Subcategory: None
...Offset: 40
...Confidence score: 1.0
Relation of type: DosageOfMedication has the following roles
...Role 'Dosage' with entity '50 mg'
...Role 'Medication' with entity 'ibuprofen'

提示

使用语言 REST API 可以预览快速医疗保健互操作性资源 (FHIR) 结构。 目前不支持客户端库。 详细了解如何在 API 调用中使用 FHIR 结构。

清理资源

如果想要清理并删除认知服务订阅,可以删除资源或资源组。 删除资源组同时也会删除与之相关联的任何其他资源。

参考文档

借助本快速入门,使用 REST API 发送语言检测请求。 在以下示例中,你将使用 cURL 来识别出现在文本中的医学实体关系断言

先决条件

  • 最新版本的 cURL
  • Azure 订阅 - 免费创建订阅
  • 拥有 Azure 订阅后,请在 Azure 门户中创建语言资源,以获取密钥和终结点。 部署后,单击“转到资源”。
    • 需要从创建的资源获取密钥和终结点,以便将应用程序连接到 API。 你稍后会在快速入门中将密钥和终结点粘贴到下方的代码中。
    • 你可以使用 Standard S 定价等级来尝试该服务,在收费之前免费提供多达 5000 条文本记录(每条 1000 个字符)。 有关定价的详细信息,请访问语言服务定价

注意

  • 以下 BASH 示例使用 \ 行继续符。 如果你的控制台或终端使用不同的行继续符,请使用该字符。
  • 可以在 GitHub 上找到特定于语言的示例。
  • 访问 Azure 门户,并找到之前在先决条件部分中创建的语言资源的密钥和终结点。 它们将位于资源的“密钥和终结点”页的“资源管理”下。 然后,将以下代码中的字符串替换为你的密钥和终结点。 若要调用 API,需要以下信息:
参数 (parameter) 说明
-X POST <endpoint> 指定用于访问 API 的终结点。
-H Content-Type: application/json 用于发送 JSON 数据的内容类型。
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> 指定用于访问 API 的密钥。
-d <documents> 包含要发送的文档的 JSON。

以下 cURL 命令从 BASH shell 中执行。 请使用自己的资源名称、资源密钥和 JSON 值编辑这些命令。

运行状况文本分析

  1. 将命令复制到文本编辑器中。
  2. 必要时在命令中进行如下更改:
    1. 将值 <your-language-resource-key> 替换为你的值。
    2. 将请求 URL 的第一部分 (<your-language-resource-endpoint>) 替换为你的终结点 URL。
  3. 打开命令提示符窗口。
  4. 将文本编辑器中的命令粘贴到命令提示符窗口,然后运行命令。
curl -i -X POST https://your-Language-endpoint-here/language/analyze-text/jobs?api-version=2022-05-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: your-Language-key-here" \
-d '{"analysisInput":{"documents": [{"text": "The doctor prescried 200mg Ibuprofen.","language": "en","id": "1"}]},"tasks":[{"taskId": "analyze 1","kind": "Healthcare","parameters": {"fhirVersion": "4.0.1"}}]}'

从响应头获取 operation-location。 值将如下 URL 所示:

https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview

要获取请求的结果,请使用以下 cURL 命令。 请务必将 {JOB-ID} 替换为从之前的 operation-location 响应头中收到的数值 ID 值:

curl -X GET  https://your-Language-endpoint-here/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version=2022-05-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: your-Language-key-here"

JSON 响应

{
    "jobId": "{JOB-ID}",
    "lastUpdatedDateTime": "2022-06-27T22:04:39Z",
    "createdDateTime": "2022-06-27T22:04:38Z",
    "expirationDateTime": "2022-06-28T22:04:38Z",
    "status": "succeeded",
    "errors": [],
    "tasks": {
        "completed": 1,
        "failed": 0,
        "inProgress": 0,
        "total": 1,
        "items": [
            {
                "kind": "HealthcareLROResults",
                "lastUpdateDateTime": "2022-06-27T22:04:39.7086762Z",
                "status": "succeeded",
                "results": {
                    "documents": [
                        {
                            "id": "1",
                            "entities": [
                                {
                                    "offset": 4,
                                    "length": 6,
                                    "text": "doctor",
                                    "category": "HealthcareProfession",
                                    "confidenceScore": 0.76
                                },
                                {
                                    "offset": 21,
                                    "length": 5,
                                    "text": "200mg",
                                    "category": "Dosage",
                                    "confidenceScore": 0.99
                                },
                                {
                                    "offset": 27,
                                    "length": 9,
                                    "text": "Ibuprofen",
                                    "category": "MedicationName",
                                    "confidenceScore": 1.0,
                                    "name": "ibuprofen",
                                    "links": [
                                        {
                                            "dataSource": "UMLS",
                                            "id": "C0020740"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "AOD",
                                            "id": "0000019879"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "ATC",
                                            "id": "M01AE01"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "CCPSS",
                                            "id": "0046165"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "CHV",
                                            "id": "0000006519"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "CSP",
                                            "id": "2270-2077"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "DRUGBANK",
                                            "id": "DB01050"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "GS",
                                            "id": "1611"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "LCH_NW",
                                            "id": "sh97005926"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "LNC",
                                            "id": "LP16165-0"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "MEDCIN",
                                            "id": "40458"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "MMSL",
                                            "id": "d00015"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "MSH",
                                            "id": "D007052"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "MTHSPL",
                                            "id": "WK2XYI10QM"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI",
                                            "id": "C561"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI_CTRP",
                                            "id": "C561"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI_DCP",
                                            "id": "00803"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI_DTP",
                                            "id": "NSC0256857"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI_FDA",
                                            "id": "WK2XYI10QM"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NCI_NCI-GLOSS",
                                            "id": "CDR0000613511"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "NDDF",
                                            "id": "002377"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "PDQ",
                                            "id": "CDR0000040475"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "RCD",
                                            "id": "x02MO"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "RXNORM",
                                            "id": "5640"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "SNM",
                                            "id": "E-7772"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "SNMI",
                                            "id": "C-603C0"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "SNOMEDCT_US",
                                            "id": "387207008"
                                        },
                                        {
                                            "dataSource": "USP",
                                            "id": "m39860"
                                        },
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