Qu’est-ce que la Reconnaissance d’entité nommée (NER) dans Azure AI Language ?
La Reconnaissance d’entité nommée (NER) est l’une des fonctionnalités offertes par Azure AI Language, un ensemble d’algorithmes de Machine Learning et d’IA dans le cloud pour le développement d’applications intelligentes qui impliquent du langage écrit. La fonctionnalité NER peut identifier et classer les entités dans du texte non structuré. Par exemple : personnes, lieux, organisations et quantités. La fonctionnalité NER prédéfinie comporte une liste prédéfinie d’entités reconnues. La fonctionnalité NER personnalisée vous permet d’entraîner le modèle pour reconnaître des entités spécialisées spécifiques à votre cas d’usage.
- Les Démarrages rapides sont des instructions de prise en main qui vous guident dans la formulation de vos requêtes au service.
- Les Guides pratiques contiennent des instructions sur l’utilisation du service de manière plus spécifique ou personnalisée.
- Les articles conceptuels fournissent des explications approfondies sur les fonctions et fonctionnalités du service.
Remarque
Résolution d’entités a été mise à niveau vers la Métadonnées d’entités à partir de la version d’API 2023-04-15-preview. Si vous appelez une préversion de l’API égale ou ultérieure à la version 2023-04-15-preview, consultez l’article Métadonnées d’entités pour utiliser la fonctionnalité de résolution.
Flux de travail classique
Pour utiliser cette fonctionnalité, vous envoyez des données à des fins d’analyse et gérez la sortie de l’API dans votre application. L’analyse est effectuée telle quelle, sans personnalisation supplémentaire du modèle utilisé sur vos données.
Créez une ressource Azure AI Language, qui vous permet d’accéder aux fonctionnalités offertes par Azure AI Language. Elle génère un mot de passe (appelé clé) et une URL de point de terminaison que vous utilisez pour authentifier les demandes d’API.
Créez une requête à l’aide de l’API REST ou de la bibliothèque de client pour C#, Java, JavaScript et Python. Vous pouvez également envoyer des appels asynchrones avec une requête de lot afin de combiner des requêtes d’API pour plusieurs fonctionnalités en un seul appel.
Envoyez la demande contenant vos données texte. Votre clé et votre point de terminaison sont utilisés pour l’authentification.
Diffusez ou stockez la réponse localement.
Bien démarrer avec la reconnaissance d’entité nommée
Pour utiliser la reconnaissance d’entité nommée, vous envoyez du texte brut non structuré à des fins d’analyse et gérez la sortie de l’API dans votre application. L’analyse est effectuée telle quelle, sans aucune personnalisation supplémentaire du modèle utilisé sur vos données. Il existe deux façons d’utiliser la reconnaissance d’entité nommée :
| Option de développement | Description |
|---|---|
| Language studio | Language Studio est une plateforme web qui vous permet d’essayer la liaison d’entités avec des exemples de texte sans compte Azure et vos propres données lorsque vous vous inscrivez. Pour plus d’informations, consultez le site web Language Studio ou le démarrage rapide de Language Studio. |
| API REST ou bibliothèque de client (SDK Azure) | Intégrez la reconnaissance d’entité nommée dans vos applications à l’aide de l’API REST ou de la bibliothèque de client disponible dans différents langages. Pour plus d’informations, consultez le guide de démarrage rapide de la reconnaissance d’entité nommée. |
Documentation de référence et exemples de code
Quand vous utilisez cette fonctionnalité dans vos applications, consultez la documentation de référence et les exemples suivants pour Azure AI Language :
| Option de développement/langage | Documentation de référence | Exemples |
|---|---|---|
| API REST | Documentation des API REST | |
| C# | Documentation C# | Exemples C# |
| Java | Documentation Java | Exemples Java |
| JavaScript | Documentation JavaScript | Exemples JavaScript |
| Python | Documentation Python | Exemples Python |
Intelligence artificielle responsable
Un système IA comprend non seulement la technologie, mais aussi les personnes qui l’utiliseront, les personnes qui seront affectées par lui et l’environnement dans lequel il est déployé. Lisez la Note de transparence pour NER pour en savoir plus sur l’utilisation et le déploiement de l’IA responsable dans vos systèmes. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour plus d’informations :
- Note de transparence pour Azure AI Language
- Intégration et utilisation responsable
- Données, confidentialité et sécurité
Scénarios
- Améliorer les fonctionnalités de recherche et l’indexation de recherche : les clients peuvent créer des graphiques de connaissances basés sur des entités détectées dans des documents pour améliorer la recherche de documents en tant que balises.
- Automatiser les processus métier : par exemple, lors de l’examen des réclamations d’assurance, les entités reconnues telles que le nom et l’emplacement peuvent être mises en surbrillance pour faciliter la révision. Ou un ticket de support peut être généré automatiquement à partir d’un e-mail avec le nom et la société d’un client.
- Analyse des clients : déterminez les informations les plus populaires transmises par les clients dans les avis, les e-mails et les appels pour déterminer les rubriques les plus pertinentes qui s’affichent et déterminent les tendances au fil du temps.
Étapes suivantes
Il existe deux façons de commencer à utiliser la fonctionnalité de reconnaissance d’entités nommées (NER) :
- Language Studio qui est une plateforme web vous permettant d’essayer plusieurs fonctionnalités Azure AI Language sans avoir à écrire de code.
- L’article de démarrage rapide pour obtenir des instructions sur la création de requêtes au service à l’aide de l’API REST et du kit SDK de la bibliothèque de client.