Informazioni sulle funzionalità predefinite del servizio Azure AI Language
Il servizio Lingua di Azure AI offre varie funzionalità per la comprensione del linguaggio umano. È possibile usare ogni funzionalità per comunicare meglio con gli utenti, comprendere meglio le comunicazioni in ingresso o usarle insieme per fornire maggiori informazioni su ciò che l'utente sta dicendo, intendendo e chiedendo.
Le funzionalità del servizio Lingua di Azure AI rientrano in due categorie: funzionalità preconfigurate e funzionalità apprese. Le funzionalità apprese richiedono la compilazione e il training di un modello per stimare correttamente le etichette appropriate, descritte nelle prossime unità di questo modulo.
Questa unità illustra la maggior parte delle funzionalità del servizio Lingua di Azure AI, ma consultare la documentazione del servizio Lingua di Azure AI per un elenco completo, inclusi gli avvii rapidi e una spiegazione completa di tutte le funzionalità disponibili.
L'uso di queste funzionalità nell'app richiede l'invio della query all'endpoint appropriato. L'endpoint usato per eseguire query su una funzionalità specifica varia, ma tutti sono preceduti dalla risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure creata nell'account Azure, quando si compila la richiesta REST o si definisce il client usando un SDK. Esempi di ognuno di essi sono disponibili nell'unità successiva.
Funzionalità preconfigurate
Il servizio Lingua di Azure AI offre alcune funzionalità senza etichettatura o training del modello. Dopo aver creato la risorsa, è possibile inviare i dati e usare i risultati restituiti all'interno dell'app.
Tutte le funzionalità seguenti sono preconfigurate.
Riepilogo
La funzionalità di riepilogo è disponibile per documenti e conversazioni e riepilogherà il testo in frasi chiave risultanti dalla previsione per incapsulare il significato dell'input.
Riconoscimento entità denominata
Il riconoscimento delle entità denominate può estrarre e identificare entità, ad esempio persone, luoghi o aziende, consentendo all'app di riconoscere diversi tipi di entità per migliorare le risposte del linguaggio naturale. Ad esempio, dato il testo "Il lungomare è la mia attrazione preferita di Bari", Bari sarebbe identificato e classificato come luogo.
Rilevamento delle informazioni personali
Il rilevamento delle informazioni personali consente di identificare, classificare e oscurare informazioni che potrebbero essere considerate sensibili, ad esempio indirizzi di posta elettronica, indirizzi di casa, indirizzi IP, nomi e informazioni sanitarie protette. Ad esempio, se si includesse il testo "email@contoso.com" nella query, l'intero indirizzo di posta elettronica potrebbe essere identificato e oscurato.
Estrazione frasi chiave
L'estrazione di frasi chiave è una funzionalità che estrapola rapidamente i concetti principali dal testo specificato. Ad esempio, dato il testo "Analisi del testo è una delle funzionalità in Servizi di Azure AI", il servizio estrarrebbe "Servizi di Azure AI" e "Analisi del testo".
Analisi valutazione
L'analisi del sentiment identifica come positiva o negativa una stringa o un documento. Ad esempio, dato il testo "Bell'hotel. A poca distanza a piedi da molti ristoranti e attrazioni", il servizio identificherebbe il testo come positivo con un punteggio di attendibilità relativamente alto.
Rilevamento lingua
Il rilevamento della lingua può identificare la lingua in uno o più documenti specificati. Ad esempio, se il testo di uno dei documenti è "Bonjour", il servizio identifica la lingua come francese.
Funzionalità apprese
Le funzionalità apprese richiedono di etichettare i dati, eseguire il training del modello e distribuirlo per renderlo disponibile per l'uso nell'applicazione. Queste funzionalità consentono di personalizzare le informazioni previste o estratte.
Nota
La qualità dei dati influisce notevolmente sull'accuratezza del modello. Occorre scegliere con attenzione i dati da usare, aggiungere tag o etichette con accuratezza e disporre della più ampia varietà di dati di training possibile. Per informazioni dettagliate, vedere le raccomandazioni per l'etichettatura dei dati, che includono linee guida utili per l'assegnazione dei tag ai dati. Vedere anche le metriche di valutazione che possono essere utili per capire i miglioramenti necessari per il modello.
Comprensione del linguaggio di conversazione (CLU)
La comprensione del linguaggio di conversazione (CLU) è una delle funzionalità personalizzate principali offerte da Lingua di Azure AI. CLU consente agli utenti di creare modelli personalizzati di comprensione del linguaggio naturale per stimare la finalità complessiva ed estrarre informazioni importanti dalle espressioni in ingresso. CLU richiede che i dati vengano contrassegnati dall'utente per insegnare come prevedere le finalità e le entità in modo accurato.
L'esercizio in questo modulo creerà un modello CLU e lo usa nell'app.
Riconoscimento entità denominata personalizzata
Il riconoscimento delle entità personalizzato accetta dati personalizzati con etichetta ed estrae le entità specificate da testo non strutturato. Ad esempio, se si dispone di vari documenti di contratto da cui si vogliono estrarre le parti coinvolte, è possibile eseguire il training di un modello per riconoscere come prevederle.
Classificazione personalizzata del testo
La classificazione personalizzata del testo consente agli utenti di classificare testo o documenti come gruppi definiti personalizzati. Ad esempio, è possibile eseguire il training di un modello per esaminare gli articoli di notizie e identificare la categoria in cui devono rientrare, ad esempio Notizie o Intrattenimento.
Risposta alle domande
La risposta alla domanda è una funzionalità prevalentemente preconfigurata che fornisce risposte alle domande fornite come input. I dati per rispondere a queste domande provengono da documenti come raccolte di domande frequenti o manuali.
Ad esempio, si supponga di voler creare un assistente chat virtuale nel sito Web aziendale per rispondere a domande comuni. Si potrebbero usare le domande frequenti aziendali come documento di input per creare le coppie di domande e risposte. Dopo la distribuzione, l'assistente chat può passare domande di input al servizio e ottenere le risposte come risultato.
Per un elenco completo delle funzionalità con informazioni su come usarle, vedere la documentazione di Lingua di Azure AI.