Was ist die Erkennung benannter Entitäten (NER, Named Entity Recognition) in Azure KI Language?
Die Erkennung benannter Entitäten (NER, Named Entity Recognition) ist ein Feature von Azure KI Language. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Machine Learning- und KI-Algorithmen in der Cloud für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, die mit geschriebener Sprache arbeiten. Das NER-Feature kann Entitäten in unstrukturiertem Text ermitteln und kategorisieren. Das können beispielsweise Personen, Orte, Organisationen und Mengen sein. Das vordefinierte NER-Feature verfügt über eine vordefinierte Liste erkannter Entitäten. Mit dem benutzerdefinierten NER-Feature können Sie das Modell trainieren, um spezielle für Ihren Anwendungsfall spezifische Entitäten zu erkennen.
- Schnellstarts sind Anleitungen zu den ersten Schritten, die Sie durch das Senden von Anforderungen an den Dienst führen.
- Schrittanleitungen enthalten Anweisungen zur spezifischeren oder individuelleren Verwendung des Diensts.
- Die Konzeptartikel enthalten ausführliche Beschreibungen der Funktionen und Features des jeweiligen Diensts.
Hinweis
Die Entitätsauflösung wurde ab API Version 2023-04-15-Preview zu Entitätsmetadaten aktualisiert. Wenn Sie die API-Vorschauversion 2023-04-15-preview oder neuer aufrufen, lesen Sie den Artikel Entitätsmetadaten zur Verwendung des Auflösungsfeatures.
Typischer Workflow
Um dieses Feature zu verwenden, übermitteln Sie Daten zur Analyse und verarbeiten die API-Ausgabe in Ihrer Anwendung. Die Analyse wird ohne zusätzliche Anpassung des Modells durchgeführt, das für Ihre Daten verwendet wird.
Erstellen Sie eine Azure KI Language-Ressource, die Ihnen den Zugriff auf die Features von Azure KI Language ermöglicht. Hierbei werden ein Kennwort (als „Schlüssel“ bezeichnet) und eine Endpunkt-URL generiert, die Sie zum Authentifizieren von API-Anforderungen verwenden können.
Erstellen Sie eine Anforderung, indem Sie entweder die REST-API oder die Clientbibliothek für C#, Java, JavaScript oder Python verwenden. Sie können auch asynchrone Aufrufe per Batchanforderung senden, um API-Anforderungen für mehrere Features in einem gemeinsamen Aufruf zu kombinieren.
Senden Sie die Anforderung, die Ihre Textdaten enthält. Ihr Schlüssel und Endpunkt werden für die Authentifizierung verwendet.
Streamen oder speichern Sie die Antwort lokal.
Erste Schritte mit der Erkennung benannter Entitäten
Zur Verwendung der Erkennung benannter Entitäten übermitteln Sie unformatierten, unstrukturierten Text zur Analyse und verarbeiten die API-Ausgabe in Ihrer Anwendung. Die Analyse wird ohne zusätzliche Anpassung des Modells durchgeführt, das für Ihre Daten verwendet wird. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Erkennung benannter Entitäten zu verwenden:
| Entwicklungsoption | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Language Studio | Language Studio ist eine webbasierte Plattform, mit der Sie ohne Azure-Konto und mit Ihren eigenen Daten die Verknüpfung von Entitäten mit Textbeispielen ausprobieren können, wenn Sie sich registrieren. Weitere Informationen finden Sie auf der Language Studio-Website oder im Language Studio-Schnellstart. |
| REST-API oder Clientbibliothek (Azure SDK) | Integrieren Sie die Erkennung benannter Entitäten mithilfe der REST-API oder der Clientbibliothek, die in einer Vielzahl von Sprachen verfügbar ist, in Ihre Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie im Schnellstart zur Erkennung benannter Entitäten. |
Referenzdokumentation und Codebeispiele
Wenn Sie dieses Feature in Ihren Anwendungen verwenden, lesen Sie die folgende Referenzdokumentation und die Beispiele für Azure KI Language:
| Entwicklungsoption/Sprache | Referenzdokumentation | Beispiele |
|---|---|---|
| REST-API | REST-API-Dokumentation | |
| C# | C#-Dokumentation | Beispiele für C# |
| Java | Java-Dokumentation | Java-Beispiele |
| JavaScript | JavaScript-Dokumentation | JavaScript samples (JavaScript-Beispiele) |
| Python | Python-Dokumentation | Python-Beispiele |
Verantwortungsbewusste künstliche Intelligenz
Ein KI-System umfasst nicht nur die Technologie, sondern auch die Personen, die das System verwenden, die davon betroffenen Personen, und die Umgebung, in der es bereitgestellt wird. Weitere Informationen zur verantwortungsbewussten Verwendung und Bereitstellung von KI in Ihren Systemen finden Sie im Transparenzhinweis für die Erkennung benannter Entitäten. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln:
- Transparenzhinweis für Azure KI Language
- Integration und verantwortungsvolle Verwendung
- Daten, Datenschutz und Sicherheit
Szenarien
- Verbessern von Suchfunktionen und Suchindizierung: Kunden können Wissensdiagramme basierend auf Entitäten erstellen, die in Dokumenten erkannt werden, um die Dokumentsuche als Tags zu verbessern.
- Automatisieren von Geschäftsprozessen: Wenn Sie beispielsweise Versicherungsansprüche überprüfen, könnten erkannte Entitäten wie Name und Standort hervorgehoben werden, um die Überprüfung zu erleichtern. Auch könnte ein Supportticket mit dem Namen und dem Unternehmen eines Kunden automatisch aus einer E-Mail generiert werden.
- Kundenanalyse: Bestimmen Sie die beliebtesten Informationen, die von Kunden in Bewertungen, E-Mails und Anrufen übermittelt werden, um die relevantesten Themen festzustellen und Trends im Zeitverlauf zu ermitteln.
Nächste Schritte
Es gibt zwei Möglichkeiten, um mit der Verwendung der Erkennung benannter Entitäten zu beginnen:
- Language Studio, eine webbasierte Plattform, mit der Sie mehrere Azure KI Language-Funktionen ausprobieren können, ohne selbst programmieren zu müssen.
- Im Schnellstartartikel finden Sie eine Anleitung zum Senden von Anfragen an den Dienst mithilfe der REST-API und des Clientbibliothek-SDK.