Text Analysis Authoring - Get Model Evaluation Summary
Obtient le résumé d’évaluation d’un modèle entraîné. Le résumé comprend des mesures de performances de haut niveau du modèle, par exemple, F1, Précision, Rappel, etc.
GET {Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/summary-result?api-version=2023-04-01
Paramètres URI
Nom | Dans | Obligatoire | Type | Description |
---|---|---|---|---|
Endpoint
|
path | True |
string url |
Point de terminaison Cognitive Services pris en charge, par exemple, https://.api.cognitiveservices.azure.com. |
project
|
path | True |
string |
Nom du projet à utiliser. |
trained
|
path | True |
string |
Étiquette de modèle entraînée. |
api-version
|
query | True |
string |
Version de l’API à utiliser pour cette opération. |
Réponses
Nom | Type | Description |
---|---|---|
200 OK | TextAnalysisAuthoringEvaluationSummary: |
La demande a réussi. |
Other Status Codes |
Réponse d’erreur inattendue. |
Sécurité
Ocp-Apim-Subscription-Key
Type:
apiKey
Dans:
header
OAuth2Auth
Type:
oauth2
Flux:
accessCode
URL d’autorisation:
https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize
URL du jeton:
https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/token
Étendues
Nom | Description |
---|---|
https://cognitiveservices.azure.com/.default |
Exemples
SuccessfulGetModelEvaluationSummary
Exemple de requête
GET {Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/LoanAgreements/models/model2/evaluation/summary-result?api-version=2023-04-01
Exemple de réponse
{
"projectKind": "CustomEntityRecognition",
"customEntityRecognitionEvaluation": {
"confusionMatrix": {
"BorrowerAddress": {
"BorrowerAddress": {
"normalizedValue": 86.206894,
"rawValue": 3.4482758
},
"$none": {
"normalizedValue": 13.793103,
"rawValue": 0.55172414
}
},
"BorrowerCity": {
"BorrowerCity": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"BorrowerName": {
"BorrowerName": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"BorrowerState": {
"BorrowerState": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"Date": {
"Date": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"Interest": {
"Interest": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LenderAddress": {
"LenderAddress": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LenderCity": {
"LenderCity": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LenderName": {
"LenderName": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LenderState": {
"LenderState": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LoanAmountNumbers": {
"LoanAmountNumbers": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"LoanAmountWords": {
"LoanAmountWords": {
"normalizedValue": 100,
"rawValue": 4
}
},
"$none": {
"$none": {
"normalizedValue": 99.81485,
"rawValue": 51.90372
},
"BorrowerAddress": {
"normalizedValue": 0.18315019,
"rawValue": 0.0952381
},
"Interest": {
"normalizedValue": 0.002005294,
"rawValue": 0.0010427529
}
}
},
"entities": {
"Date": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"BorrowerName": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"BorrowerAddress": {
"f1": 0.6666666865348816,
"precision": 0.6000000238418579,
"recall": 0.75,
"truePositiveCount": 3,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 2,
"falseNegativeCount": 1
},
"BorrowerCity": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"BorrowerState": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LenderName": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LenderAddress": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LenderCity": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LenderState": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LoanAmountWords": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"LoanAmountNumbers": {
"f1": 1,
"precision": 1,
"recall": 1,
"truePositiveCount": 4,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 0,
"falseNegativeCount": 0
},
"Interest": {
"f1": 0.75,
"precision": 0.75,
"recall": 0.75,
"truePositiveCount": 3,
"trueNegativeCount": 0,
"falsePositiveCount": 1,
"falseNegativeCount": 1
}
},
"microF1": 0.94845366,
"microPrecision": 0.93877554,
"microRecall": 0.9583333,
"macroF1": 0.9513889,
"macroPrecision": 0.9458334,
"macroRecall": 0.9583333
},
"evaluationOptions": {
"kind": "percentage",
"trainingSplitPercentage": 80,
"testingSplitPercentage": 20
}
}
Définitions
Nom | Description |
---|---|
Error |
Objet d’erreur. |
Error |
Code d’erreur lisible par l’homme. |
Error |
Réponse d’erreur. |
Evaluation |
|
Inner |
Code d’erreur lisible par l’homme. |
Inner |
Objet contenant des informations plus spécifiques sur l’erreur. Conformément aux instructions de l’API Microsoft One - https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses. |
Project |
|
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de reconnaissance d’entité personnalisé. |
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de classification multi-étiquette personnalisé. |
Text |
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification d’étiquette unique personnalisé. |
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’une entité. |
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de reconnaissance d’entité personnalisé. |
Text |
Représente les options utilisées pour exécuter l’évaluation. |
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’une classe dans un projet de classification multi-étiquette. |
Text |
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification multi-étiquette. |
Text |
Représente le résumé d’évaluation d’une classe dans un projet de classification à étiquette unique. |
Text |
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification d’étiquette unique personnalisé. |
Error
Objet d’erreur.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
code |
Un ensemble de codes d’erreur définis par le serveur. |
|
details |
Error[] |
Tableau de détails sur des erreurs spécifiques qui ont conduit à cette erreur signalée. |
innererror |
Objet contenant des informations plus spécifiques que l’objet actuel sur l’erreur. |
|
message |
string |
Représentation lisible par l’homme de l’erreur. |
target |
string |
Cible de l’erreur. |
ErrorCode
Code d’erreur lisible par l’homme.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
AzureCognitiveSearchIndexLimitReached |
string |
|
AzureCognitiveSearchIndexNotFound |
string |
|
AzureCognitiveSearchNotFound |
string |
|
AzureCognitiveSearchThrottling |
string |
|
Conflict |
string |
|
Forbidden |
string |
|
InternalServerError |
string |
|
InvalidArgument |
string |
|
InvalidRequest |
string |
|
NotFound |
string |
|
OperationNotFound |
string |
|
ProjectNotFound |
string |
|
QuotaExceeded |
string |
|
ServiceUnavailable |
string |
|
Timeout |
string |
|
TooManyRequests |
string |
|
Unauthorized |
string |
|
Warning |
string |
ErrorResponse
Réponse d’erreur.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
error |
Objet d’erreur. |
EvaluationKind
Nom | Type | Description |
---|---|---|
manual |
string |
Fractionnez les données en fonction du jeu de données choisi pour chaque exemple dans les données. |
percentage |
string |
Fractionnez les données en jeux d’entraînement et de test en pourcentages définis par l’utilisateur. |
InnerErrorCode
Code d’erreur lisible par l’homme.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
AzureCognitiveSearchNotFound |
string |
|
AzureCognitiveSearchThrottling |
string |
|
EmptyRequest |
string |
|
ExtractionFailure |
string |
|
InvalidCountryHint |
string |
|
InvalidDocument |
string |
|
InvalidDocumentBatch |
string |
|
InvalidParameterValue |
string |
|
InvalidRequest |
string |
|
InvalidRequestBodyFormat |
string |
|
KnowledgeBaseNotFound |
string |
|
MissingInputDocuments |
string |
|
ModelVersionIncorrect |
string |
|
UnsupportedLanguageCode |
string |
InnerErrorModel
Objet contenant des informations plus spécifiques sur l’erreur. Conformément aux instructions de l’API Microsoft One - https://github.com/Microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
code |
Un ensemble de codes d’erreur définis par le serveur. |
|
details |
object |
Détails de l’erreur. |
innererror |
Objet contenant des informations plus spécifiques que l’objet actuel sur l’erreur. |
|
message |
string |
Message d'erreur. |
target |
string |
Cible d’erreur. |
ProjectKind
Nom | Type | Description |
---|---|---|
CustomEntityRecognition |
string |
Pour créer un modèle d’extraction pour identifier vos catégories de domaine à l’aide de vos propres données. |
CustomMultiLabelClassification |
string |
Pour créer un modèle de classification pour classifier du texte à l’aide de vos propres données. Chaque fichier peut avoir une ou plusieurs étiquettes. Par exemple, le fichier 1 est classé comme A, B et C et le fichier 2 est classé en tant que B et C. |
CustomSingleLabelClassification |
string |
Pour créer un modèle de classification pour classifier du texte à l’aide de vos propres données. Chaque fichier n’aura qu’une seule étiquette. Par exemple, le fichier 1 est classé comme A et le fichier 2 est classé comme B. |
TextAnalysisAuthoringCustomEntityRecognitionEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de reconnaissance d’entité personnalisé.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
customEntityRecognitionEvaluation |
Contient les données relatives à l’évaluation de l’extraction. |
|
evaluationOptions |
Représente les options utilisées pour exécuter l’évaluation. |
|
projectKind |
string:
Custom |
Représente le type de projet sur lequel l’évaluation s’est exécutée. |
TextAnalysisAuthoringCustomMultiLabelClassificationEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de classification multi-étiquette personnalisé.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
customMultiLabelClassificationEvaluation |
Text |
Contient les données relatives à l’évaluation de classification multi-étiquettes. |
evaluationOptions |
Représente les options utilisées pour exécuter l’évaluation. |
|
projectKind |
string:
Custom |
Représente le type de projet sur lequel l’évaluation s’est exécutée. |
TextAnalysisAuthoringCustomSingleLabelClassificationEvaluationSummary
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification d’étiquette unique personnalisé.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
customSingleLabelClassificationEvaluation |
Text |
Contient les données relatives à l’évaluation de la classification d’étiquette unique. |
evaluationOptions |
Représente les options utilisées pour exécuter l’évaluation. |
|
projectKind |
string:
Custom |
Représente le type de projet sur lequel l’évaluation s’est exécutée. |
TextAnalysisAuthoringEntityEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’une entité.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
f1 |
number |
Représente la précision du modèle |
falseNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de faux négatifs |
falsePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de faux positifs |
precision |
number |
Représente le rappel du modèle |
recall |
number |
Représente le score F1 du modèle |
trueNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de vrais négatifs |
truePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de vrais positifs |
TextAnalysisAuthoringEntityRecognitionEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’un projet de reconnaissance d’entité personnalisé.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
confusionMatrix |
object |
Représente la matrice de confusion entre deux entités (les deux entités peuvent être identiques). La matrice est comprise entre l’entité étiquetée et l’entité qui a été prédite. |
entities |
Représente l’évaluation des entités |
|
macroF1 |
number |
Représente la macro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroPrecision |
number |
Représente la précision de la macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroRecall |
number |
Représente le rappel de macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microF1 |
number |
Représente le micro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microPrecision |
number |
Représente la micro précision. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microRecall |
number |
Représente le micro-rappel. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
TextAnalysisAuthoringEvaluationOptions
Représente les options utilisées pour exécuter l’évaluation.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
kind |
Représente le type d’évaluation. Par défaut, le type d’évaluation est défini sur pourcentage. |
|
testingSplitPercentage |
integer |
Représente le pourcentage de fractionnement du jeu de données de test. Uniquement nécessaire au cas où le type d’évaluation était pourcentage. |
trainingSplitPercentage |
integer |
Représente le pourcentage de fractionnement du jeu de données d’entraînement. Uniquement nécessaire au cas où le type d’évaluation était pourcentage. |
TextAnalysisAuthoringMultiLabelClassEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’une classe dans un projet de classification multi-étiquette.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
f1 |
number |
Représente la précision du modèle |
falseNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de faux négatifs |
falsePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de faux positifs |
precision |
number |
Représente le rappel du modèle |
recall |
number |
Représente le score F1 du modèle |
trueNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de vrais négatifs |
truePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de vrais positifs |
TextAnalysisAuthoringMultiLabelClassificationEvaluationSummary
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification multi-étiquette.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
classes |
<string,
Text |
Représente l’évaluation des classes |
macroF1 |
number |
Représente la macro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroPrecision |
number |
Représente la précision de la macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroRecall |
number |
Représente le rappel de macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microF1 |
number |
Représente le micro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microPrecision |
number |
Représente la micro précision. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microRecall |
number |
Représente le micro-rappel. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
TextAnalysisAuthoringSingleLabelClassEvaluationSummary
Représente le résumé d’évaluation d’une classe dans un projet de classification à étiquette unique.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
f1 |
number |
Représente la précision du modèle |
falseNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de faux négatifs |
falsePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de faux positifs |
precision |
number |
Représente le rappel du modèle |
recall |
number |
Représente le score F1 du modèle |
trueNegativeCount |
integer |
Représente le nombre de vrais négatifs |
truePositiveCount |
integer |
Représente le nombre de vrais positifs |
TextAnalysisAuthoringSingleLabelClassificationEvaluationSummary
Représente le résumé de l’évaluation d’un projet de classification d’étiquette unique personnalisé.
Nom | Type | Description |
---|---|---|
classes |
<string,
Text |
Représente l’évaluation des classes |
confusionMatrix |
object |
Représente la matrice de confusion entre deux classes (les deux classes peuvent être identiques). La matrice est comprise entre la classe étiquetée et la classe prédite. |
macroF1 |
number |
Représente la macro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroPrecision |
number |
Représente la précision de la macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
macroRecall |
number |
Représente le rappel de macro. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microF1 |
number |
Représente le micro F1. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microPrecision |
number |
Représente la micro précision. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |
microRecall |
number |
Représente le micro-rappel. La valeur attendue est un float compris entre 0 et 1 inclus. |