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Was ist die Sprachenerkennung in Azure KI Language?

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Die Sprachenerkennung ist ein Feature von Azure KI Language. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI in der Cloud für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, die geschriebene Sprache beinhalten. Die Spracherkennung kann mehr als 100 Sprachen im primären Skript erkennen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Skripterkennung, um unterstützte Skripts für jede erkannte Sprache gemäß dem ISO 15924-Standard für eine ausgewählte Anzahl von Sprachen zu erkennen, die vom Azure KI Language-Dienst unterstützt werden.

Diese Dokumentation enthält die folgenden Arten von Artikeln:

  • 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.

Features der Sprachenerkennung

  • Spracherkennung: Die Spracherkennung gibt eine prädominante Sprache für jedes Dokument zurück, das Sie übermitteln (zusammen mit dem ISO 639-1-Namen, einem lesbaren Namen, einer Konfidenzbewertung, dem Skriptnamen und dem Skriptcode gemäß ISO 15924-Standard).

  • Skripterkennung: Um zwischen mehreren Skripts zu unterscheiden, die zum Schreiben bestimmter Sprachen verwendet werden (z. B. Kasachisch), gibt die Spracherkennung einen Skriptnamen und Skriptcode gemäß dem ISO 15924-Standard zurück.

  • Mehrdeutige Inhaltsbehandlung: Um eine mehrdeutige Sprache basierend auf der Eingabe zu disambiguieren, können Sie einen Länder- bzw. Regionscode gemäß ISO 3166-1 alpha-2 angeben. Beispielsweise ist das Wort „communication“ für Englisch und Französisch üblich. Wenn Sie Französisch als Ursprung des Texts angeben, können Sie das Modell für die Sprachenerkennung beim Ermitteln der richtigen Sprache unterstützen.

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.

  1. 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.

  2. 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.

  3. Senden Sie die Anforderung, die Ihre Textdaten enthält. Ihr Schlüssel und Endpunkt werden für die Authentifizierung verwendet.

  4. Streamen oder speichern Sie die Antwort lokal.

Erste Schritte mit der Sprachenerkennung

Zur Verwendung der Sprachenerkennung 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 drei Möglichkeiten, die Sprachenerkennung zu nutzen:

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 Spracherkennung 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 Spracherkennung.
Docker-Container Verwenden Sie den verfügbaren Docker-Container, um dieses Feature lokal bereitzustellen. Mithilfe dieser Docker-Container können Sie den Dienst näher an Ihre Daten heranbringen, um Compliance- oder Sicherheitsanforderungen zu erfüllen oder anderen betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden.

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 Sprachenerkennung. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln:

Nächste Schritte

Es gibt zwei Möglichkeiten für die ersten Schritte zur Verwendung des Features für die Entitätsverknüpfung:

  • Language Studio, eine webbasierte Plattform, mit der Sie mehrere Azure KI Language-Features ausprobieren können, ohne Code schreiben zu müssen.
  • Im Schnellstartartikel finden Sie eine Anleitung zum Senden von Anfragen an den Dienst mithilfe der REST-API und des Clientbibliothek-SDK.