¿Qué es el reconocimiento de entidades con nombre (NER) en Lenguaje de Azure AI?

El reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una de las funciones que ofrece Lenguaje de Azure AI, una colección de algoritmos de aprendizaje automático e IA en la nube para desarrollar aplicaciones inteligentes que implican lenguaje escrito. La característica Reconocimiento de entidades con nombre puede identificar y clasificar entidades en texto no estructurado. Por ejemplo: personas, lugares, organizaciones y cantidades.

  • Los inicios rápidos son instrucciones de inicio que le guiarán a la hora de hacer solicitudes al servicio.
  • Las guías de procedimientos contienen instrucciones para usar el servicio de una manera más específica o personalizada.
  • En los artículos conceptuales se proporcionan explicaciones detalladas de la funcionalidad y las características del servicio.

Flujo de trabajo típico

Para usar esta característica, envíe datos para su análisis y controle la salida de la API en la aplicación. El análisis se realiza tal cual, sin ninguna personalización agregada al modelo usado en los datos.

  1. Cree un recurso de Lenguaje de Azure AI que le conceda acceso a las características que ofrece Lenguaje de Azure AI. Genera una contraseña (denominada clave) y una dirección URL de punto de conexión que se usa para autenticar las solicitudes de API.

  2. Utilice la API REST o la biblioteca cliente para C#, Java, JavaScript y Python para crear una solicitud. También puede enviar llamadas asincrónicas con una solicitud por lotes para combinar las solicitudes de API de varias características en una sola llamada.

  3. Envíe la solicitud que contiene los datos de texto. La clave y el punto de conexión se usan para la autenticación.

  4. Transmita la respuesta en secuencias o almacénela localmente.

Introducción al reconocimiento de entidades con nombre

Para usar el reconocimiento de entidades con nombre, deberá enviar texto no estructurado sin formato para su análisis y administrar la salida de la API en la aplicación. El análisis se realiza tal cual, sin personalización adicional al modelo usado en los datos. Hay dos maneras de usar el reconocimiento de entidades con nombre:

Opción de desarrollo Descripción
Language Studio Language Studio es una plataforma basada en la web que le permitirá probar la vinculación de entidades con ejemplos de texto sin tener cuentas de Azure y usando sus propios datos al registrarse. Para obtener más información, consulte el sitio web de Language Studio o la guía de inicio rápido de Language Studio.
API REST o biblioteca cliente (SDK de Azure) Integre el reconocimiento de entidades con nombre en las aplicaciones mediante la API REST o la biblioteca cliente disponible en una variedad de lenguajes. Para más información, consulte el inicio rápido de reconocimiento de entidades con nombre.

Documentación de referencia y ejemplos de código

Al usar esta característica en las aplicaciones, consulte la siguiente documentación de referencia y ejemplos de Lenguaje de Azure AI:

Idioma u opción de desarrollo Documentación de referencia Ejemplos
API DE REST Documentación de la API REST
C# Documentación de C# Ejemplos de C#
Java Documentación de Java Ejemplos de Java
JavaScript Documentación de JavaScript Ejemplos de JavaScript
Python Documentación de Python Ejemplos de Python

Inteligencia artificial responsable

Los sistemas de inteligencia artificial incluyen no solo la tecnología, sino también las personas que la usarán, las personas que se verán afectadas por ella y el entorno en el que se implementa. Lea la nota de transparencia de Reconocimiento de entidades con nombre para obtener información sobre el uso responsable de la inteligencia artificial y la implementación en los sistemas. También puede ver los siguientes artículos para obtener más información:

Escenarios

  • Mejorar las funcionalidades de búsqueda y la indexación de búsqueda: los clientes pueden crear gráficos de conocimiento basados en entidades detectadas en documentos para mejorar la búsqueda de documentos como etiquetas.
  • Automatizar procesos empresariales: por ejemplo, al revisar las reclamaciones de seguros, se podrían resaltar entidades reconocidas como el nombre y la ubicación para facilitar la revisión. O bien, se podría generar una incidencia de soporte técnico con el nombre de un cliente y la empresa de forma automática desde un correo electrónico.
  • Análisis de clientes: determine la información más popular transmitida por los clientes en revisiones, correos electrónicos y llamadas para determinar los temas más relevantes y determinar las tendencias en el tiempo.

Pasos siguientes

Hay dos maneras de empezar a usar la característica Reconocimiento de entidades con nombre (NER):

  • Language Studio, una plataforma basada en web que permite probar varias características de Lenguaje de Azure AI sin necesidad de escribir código.
  • El artículo de inicio rápido para obtener instrucciones sobre cómo realizar solicitudes al servicio mediante la API de REST y el SDK de la biblioteca cliente.