Mi az a Named Entity Recognition (NER) az Azure AI-nyelven?

  • Cikk

A nevesített entitásfelismerés (NER) az Azure AI Language egyik funkciója, amely gépi tanulási és AI-algoritmusok gyűjteménye a felhőben az írott nyelvet használó intelligens alkalmazások fejlesztéséhez. A NER-funkció azonosíthatja és kategorizálhatja az entitásokat strukturálatlan szövegekben. Például: személyek, helyek, szervezetek és mennyiségek. Az előre összeállított NER-funkció az elismert entitások előre beállított listájával rendelkezik. Az egyéni NER-funkcióval betanítja a modellt a használati esetre jellemző speciális entitások felismerésére.

  • A rövid útmutatók első lépések, amelyek végigvezetik a szolgáltatás kéréseinek teljesítésén.
  • Az útmutatók konkrétabb vagy testre szabottabb módon tartalmazzák a szolgáltatás használatára vonatkozó utasításokat.
  • Az elméleti cikkek részletesen ismertetik a szolgáltatás funkcióit és funkcióit.

Feljegyzés

Az entitásfeloldást frissítették az entitás metaadataira az API 2023-04-15 előzetes verziójától kezdve. Ha a 2023-04-15-es verziónál egyenlő vagy újabb API előzetes verzióját hívja meg, tekintse meg az Entitás metaadatai című cikket a megoldási funkció használatához.

Jellemző munkafolyamat

A funkció használatához adatokat kell küldenie elemzéshez, és kezelnie kell az api-kimenetet az alkalmazásban. Az elemzés az adott módon történik, és nincs hozzá további testreszabás az adatokhoz használt modellhez.

  1. Hozzon létre egy Azure AI Language-erőforrást, amely hozzáférést biztosít az Azure AI Language által kínált funkciókhoz. Létrehoz egy jelszót (egy kulcsot) és egy végponti URL-címet, amelyet az API-kérések hitelesítéséhez használ.

  2. Hozzon létre egy kérést a REST API vagy a C#, Java, JavaScript és Python ügyfélkódtár használatával. Aszinkron hívásokat kötegkéréssel is küldhet, így több funkció API-kéréseit egyetlen hívásba egyesítheti.

  3. Küldje el a szöveges adatokat tartalmazó kérést. A rendszer a kulcsot és a végpontot használja a hitelesítéshez.

  4. A válasz streamelhető vagy helyileg is tárolható.

Az elnevezett entitások felismerésének első lépései

Az elnevezett entitásfelismerés használatához nyers, strukturálatlan szöveget kell küldenie elemzéshez, és kezelnie kell az API-kimenetet az alkalmazásban. Az elemzés az adott módon történik, az adatokon használt modell további testreszabása nélkül. Az elnevezett entitásfelismerés kétféleképpen használható:

Fejlesztési lehetőség Leírás
Language Studio A Language Studio egy webes platform, amellyel azure-fiók nélkül próbálhatja ki a szöveges példákkal összekapcsolt entitásokat, valamint a regisztrációkor a saját adatait. További információt a Language Studio webhelyén vagy a Language Studio rövid útmutatójában talál.
REST API vagy ügyfélkódtár (Azure SDK) Integrálhatja az elnevezett entitásfelismerést az alkalmazásokba a REST API vagy a különböző nyelveken elérhető ügyfélkódtár használatával. További információkért tekintse meg a nevesített entitásfelismerési rövid útmutatót.

Referenciadokumentáció és kódminták

Ahogy ezt a funkciót az alkalmazásokban használja, tekintse meg a következő referenciadokumentációt és -mintákat az Azure AI-nyelvhez:

Fejlesztési lehetőség / nyelv Referenciadokumentáció Minták
REST API REST API-dokumentáció
C# C#-dokumentáció C#-minták
Java Java-dokumentáció Java-minták
JavaScript A JavaScript dokumentációja JavaScript-minták
Python Python-dokumentáció Python-példák

Felelős AI

Az AI-rendszerek nem csak a technológiát, hanem a felhasználókat is magukban foglalják, a felhasználókat, akiket érint majd, és a környezet, amelyben üzembe helyezik. A NER átláthatósági megjegyzésében megismerheti a felelősségteljes MI-használatot és üzembe helyezést a rendszerekben. További információért az alábbi cikkeket is megtekintheti:

Forgatókönyvek

  • A keresési képességek és a keresési indexelés javítása – Az ügyfelek tudásgráfokat hozhatnak létre a dokumentumokban észlelt entitások alapján a dokumentumkeresés címkékként való javítása érdekében.
  • Üzleti folyamatok automatizálása – Például a biztosítási jogcímek ellenőrzésekor kiemelhetők az olyan felismert entitások, mint a név és a hely, hogy megkönnyítsék a felülvizsgálatot. Vagy létrehozhat egy támogatási jegyet egy ügyfél nevével és cégével automatikusan egy e-mailből.
  • Ügyfélelemzés – Határozza meg az ügyfelek által a véleményekben, e-mailekben és hívásokban közvetített legnépszerűbb információkat, és határozza meg azokat a legfontosabb témaköröket, amelyek idővel megjelennek, és meghatározzák a trendeket.

Következő lépések

A Named Entity Recognition (NER) funkció használatának két módja van: