Einführung

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Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein häufiges KI-Problem, bei dem Software in der Lage sein muss, mit geschriebenem oder gesprochenem Text in natürlicher Sprache zu arbeiten, wie sie ein menschlicher Benutzer verwenden würde. Innerhalb des größeren Rahmens von NLP befasst sich das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) mit dem Problem, die semantische Bedeutung von natürlicher Sprache zu bestimmen. Dies geschieht zumeist mithilfe eines trainierten Sprachmodells.

Ein gängiges Entwurfsmuster für eine Lösung zum Verstehen natürlicher Sprache sieht wie folgt aus:

Diagram showing an app accepts natural language input, and uses a model to determine semantic meaning before taking the appropriate action.

In diesem Designmuster gilt Folgendes:

  1. Eine App akzeptiert Eingaben in natürlicher Sprache von einem Benutzer.
  2. Ein Sprachmodell wird verwendet, um die semantische Bedeutung (die Absicht des Benutzers) zu ermitteln.
  3. Die App führt eine entsprechende Aktion durch.

Mit Azure KI Language können Entwickler Apps auf der Grundlage von Sprachmodellen entwickeln, die mit einer relativ kleinen Anzahl von Beispielen trainiert werden können, um die vom Benutzer beabsichtigte Bedeutung zu erkennen.

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie den Dienst nutzen, um mit Azure KI Language eine App zum Verstehen natürlicher Sprache zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Moduls können Sie folgende Aufgaben durchführen:

  • Bereitstellen einer Azure KI Language-Ressource
  • Definieren von Absichten, Entitäten und Äußerungen
  • Verwenden von Mustern zum Unterscheiden ähnlicher Äußerungen
  • Verwenden vordefinierter Entitätskomponenten
  • Trainieren, Testen, Veröffentlichen und Überprüfen eines Modells