カスタム感情分析プロジェクトを作成する方法

[アーティクル]
09/03/2024

この記事では、カスタム感情分析を開始するための要件を設定し、プロジェクトを作成する方法について説明します。

前提条件

カスタム感情分析の使用を開始する前に、次のものが必要です。

Azure サブスクリプション - 無料で作成できます。

"言語" リソースを作成する

カスタム感情分析の使用を開始する前に、Azure 言語リソースが必要になります。言語リソースを作成し、Azure portal でストレージアカウントをそのリソースに接続することをお勧めします。 Azure portal でリソースを作成すると、必要なすべてのアクセス許可が事前に構成された状態で、Azure ストレージアカウントを同時に作成できます。記事を読み進めていくと、既存のリソースを使用する方法について学習でき、カスタム感情分析と連携するようにリソースを構成することもできます。

また、テキストを分類するモデルのトレーニングに使われる .txt ドキュメントをアップロードする Azure ストレージアカウントも必要です。

Note

言語リソースを作成するには、リソースグループに所有者ロールが割り当てられている必要があります。
既存のストレージアカウントを接続する場合は、所有者ロールが割り当てられている必要があります。

言語リソースを作成し、ストレージアカウントを接続する

注意

言語リソースにリンクされた後は、ストレージアカウントを別のリソースグループまたはサブスクリプションに移動しないでください。

Azure portal から新しいリソースを作成します

Azure portal に移動し、新しい Azure AI Language リソースを作成します。
表示されるウィンドウで、カスタム機能からこのサービスを選択します。画面の下部にある [続けてリソースの作成を行う] を選択します。

次の詳細を使用して言語リソースを作成します。

名前	説明
サブスクリプション	Azure サブスクリプション。
リソースグループ	リソースが格納されるリソースグループ。既存のものを使用するか、新しく作成することができます。
リージョン	言語リソースのリージョン。たとえば "米国西部 2" にします。
名前	リソースの名前。
Pricing tier	言語リソースの価格レベル。 Free (F0) レベルを利用してサービスを試用できます。

注意

"ログインアカウントが選択したストレージアカウントのリソースグループの所有者ではない" ことを通知するメッセージが表示された場合は、言語リソースを作成する前に、アカウントでそのリソースグループに所有者ロールを割り当てる必要があります。 Azure サブスクリプションの所有者に問い合わせてください。

このサービスのセクションで、既存のストレージアカウントを選択するか、新しいストレージアカウントを選択します。これらの値は使用を開始するためのものであり、必ずしもご自分の運用環境で使用するストレージアカウントの値でありません。プロジェクトのビルド中の待機時間を回避するには、言語リソースと同じリージョンのストレージアカウントに接続します。

ストレージアカウントの値推奨値

ストレージアカウント名任意の名前

ストレージアカウントの種類標準 LRS
[責任ある AI の通知] がオンになっていることを確認します。ページの下部にある [確認と作成] を選択して、[作成] を選択します。

ストレージアカウントの値	推奨値
ストレージアカウント名	任意の名前
ストレージアカウントの種類	標準 LRS

Language Studio から新しい言語リソースを作成する

初めてログインするときは、既存の言語リソースを選択したり、新規に作成したりできるようにするウィンドウが Language Studio に表示されます。また、右上隅にある設定アイコンをクリックし、 [リソース] を選び、 [新しいリソースを作成する] をクリックしてリソースを作成することもできます。

次の詳細を使用して言語リソースを作成します。

インスタンスの詳細	必須値
Azure サブスクリプション	お使いの Azure サブスクリプション
Azure リソースグループ	Azure リソースグループ
Azure リソース名	Azure リソース名
場所	リージョン
Pricing tier	言語リソースの価格レベル。

重要

Language リソースを作成する際は、必ず [マネージド ID] を有効にしてください。
責任ある AI 通知を読んで確認する

このサービスを使用するには、Azure ストレージアカウントを作成する必要があります (このアカウントをまだ持っていない場合)。

PowerShell を使用して新しい言語リソースを作成する

新しいリソースとストレージアカウントは、GitHub でホストされる次の CLI テンプレートとパラメーターファイルを使用して作成できます。

パラメーターファイルで次の値を編集します。

パラメーター名	値の説明
`name`	言語リソースの名前
`location`	リソースがホストされているリージョン。
`sku`	リソースの価格レベル。
`storageResourceName`	ストレージアカウントの名前
`storageLocation`	ストレージアカウントがホストされているリージョン。
`storageSkuType`	ストレージアカウントの SKU。
`storageResourceGroupName`	ストレージアカウントのリソースグループ

次の PowerShell コマンドを使用して、編集したファイルと共に Azure Resource Manager (ARM) テンプレートをデプロイします。

New-AzResourceGroupDeployment -Name ExampleDeployment -ResourceGroupName ExampleResourceGroup `
  -TemplateFile <path-to-arm-template> `
  -TemplateParameterFile <path-to-parameters-file>

テンプレートのデプロイとパラメーターファイルについて詳しくは、ARM テンプレートのドキュメントを参照してください。

注意

ストレージアカウントを言語リソースに接続するプロセスは元に戻せず、後で切断することはできません。
言語リソースは 1 つのストレージアカウントにのみ接続できます。

既存の言語リソースの使用

要件	説明
地域	リソースがない場合は、サポートされているリージョンに新しいリソースを作成する必要があります。
価格レベル	リソースの価格レベルです。
マネージド ID	リソースのマネージド ID 設定が有効になっていることを確認します。それ以外の場合は、次のセクションを参照してください。

このサービスを使用するには、Azure ストレージアカウントを作成する必要があります (このアカウントをまだ持っていない場合)。

Azure portal を使用して有効にするには、言語リソースに ID 管理が必要です。

言語リソースに移動します
左側のメニューの [リソース管理] セクションで、[ID] を選択します
[システム割り当て済み] タブで、必ず [状態] を [オン] に設定します

リソースのカスタム機能を有効にする

このサービスのカスタム機能を Azure portal から有効にしてください。

Azure Portal で Language リソースに移動します
左側のメニューの [リソース管理] セクションで、[機能] を選択します
このサービスのカスタム機能を有効にする
ストレージアカウントに接続します
[適用] を選択します

重要

言語リソースで、接続しているストレージアカウントにストレージ BLOB データ共同作成者ロールが割り当てられていることを確認します。

Azure AI Language のリソースとストレージアカウントのロールを設定する

言語リソースとストレージアカウントに必要なロールを設定するには、次の手順に従います。

Azure AI Language リソースのロール

Azure portal でストレージアカウントまたは言語リソースに移動します。
左側のナビゲーションメニューで [アクセス制御 (IAM)] を選択します。
[追加] を選択してロールの割り当ての追加を行い、アカウントに適切なロールを選択します。

所有者または共同作成者のロールが言語リソースに割り当てられている必要があります。
[アクセスの割り当て先] 内で、[ユーザー、グループ、またはサービスプリンシパル] を選択します
[メンバーの選択] を選択します
ユーザー名を選択します。 [選択] フィールドでユーザー名を検索できます。すべてのロールに対してこれを繰り返します。
このリソースへのアクセスが必要なすべてのユーザーアカウントに対して、これらの手順を繰り返します。

ストレージアカウントのロール

Azure portal でストレージアカウントのページに移動します。
左側のナビゲーションメニューで [アクセス制御 (IAM)] を選択します。
[追加] を選択して [ロールの割り当ての追加] を行い、ストレージアカウントでストレージ BLOB データ所有者ロールを選択します。
[アクセス権の割り当て先] 内で [マネージド ID] を選択します。
[メンバーの選択] を選択します
サブスクリプションを選択し、マネージド ID として [言語] を選択します。 [選択] フィールドでユーザー名を検索できます。

重要

仮想ネットワークまたはプライベートエンドポイントがある場合は、Azure portal で [信頼されたサービスの一覧にある Azure サービスがこのストレージアカウントにアクセスすることを許可します] を選択してください。

自身のストレージアカウントに対して CORS を有効にする

クロスオリジンリソース共有 (CORS) を有効にする場合は、必ず (GET、PUT、DELETE) メソッドを許可してください。許可されたオリジンフィールドを https://language.cognitive.azure.com に設定します。許可されたヘッダー値に * を追加してすべてのヘッダーを許可し、最大有効期間を 500 に設定します。

カスタムセンチメント分析プロジェクトを作成する

リソースとストレージコンテナーを構成したら、新しいカスタムセンチメント分析プロジェクトを作成します。プロジェクトは、データに基づいてカスタム AI モデルを構築するための作業領域です。プロジェクトにアクセスできるのは、自分と、使用されている Azure リソースへのアクセス権を持つユーザーのみです。ラベル付けされたデータがある場合は、データをインポートして開始できます。

Language Studio
REST API

Language Studio にサインインします。サブスクリプションと言語リソースを選ぶためのウィンドウが表示されます。上の手順で作成した言語リソースを選択します。
Language Studio で使用したい機能を選択します。
プロジェクトページの上部メニューから、 [Create new project](新しいプロジェクトの作成) を選択します。プロジェクトを作成すると、データのラベル付け、モデルのトレーニング、評価、改善、デプロイを実行できます。
名前、説明、プロジェクト内のファイルの言語など、プロジェクト情報を入力します。サンプルデータセットを使用する場合は、[英語] を選択します。プロジェクトの名前は後で変更できません。 [次へ] を選択します

ヒント

データセットは、すべて同じ言語である必要はありません。サポートされる言語がそれぞれ異なる複数のドキュメントを得ることができます。データセットに異なる言語のドキュメントが含まれる場合や、実行時に異なる言語のテキストが必要になると考えられる場合は、プロジェクトの基本情報を入力するときに、[多言語データセットを有効にする] オプションを選択します。このオプションは、後で [プロジェクトの設定] ページから有効にすることができます。
[新しいプロジェクトの作成] を選択すると、ストレージアカウントを接続するためのウィンドウが表示されます。既にストレージアカウントを接続している場合は、そのストレージアカウントが表示されます。まだ接続していない場合は、表示されるドロップダウンからストレージアカウントを選択し、[ストレージアカウントの接続] を選択します。これにより、ストレージアカウントに必要なロールが設定されます。ストレージアカウントの所有者として割り当てられていない場合、この手順でエラーが返される可能性があります。
Note
- この手順は、使用する新しいリソースごとに 1 回だけ行う必要があります。
- この処理は元に戻すことができません。ストレージアカウントを言語リソースに接続すると、後で切断することはできません。
- 言語リソースは 1 つのストレージアカウントにのみ接続できます。
データセットをアップロードしたコンテナーを選択します。
既にデータのラベル付けを完了している場合は、それがサポートされている形式に従っていることを確認し、[はい、ファイルは既にラベル付けされており、JSON ラベルファイルを書式設定しています] を選択し、ドロップダウンメニューからラベルファイルを選択します。 [次へ] を選択します。クイックスタートのデータセットを使用している場合、JSON ラベルファイルの書式設定を確認する必要はありません。
入力したデータを確認し、 [Create Project](プロジェクトの作成) を選びます。

カスタム感情分析モデルを作り始めるには、プロジェクトを作成する必要があります。プロジェクトを作成すると、データのラベル付け、モデルのトレーニング、評価、改善、デプロイを実行できます。

注意

プロジェクト名は、すべての操作で大文字と小文字が区別されます。プロジェクトを作成するには、次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使って PATCH 要求を作成します。

要求 URL

次の URL を使用してプロジェクトを作成します。次のプレースホルダーの値を実際の値に置き換えてください。

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

プレースホルダー	値	例
`{ENDPOINT}`	API 要求を認証するためのエンドポイント。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
`{API-VERSION}`	呼び出している API のバージョン。ここで参照される値は、リリース済みの最新バージョン用です。使用可能な他の API バージョンの詳細については、モデルのライフサイクルに関するページを参照してください。	`2023-04-15-preview`

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

Key	値
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	リソースへのキー。 API 要求の認証に使われます。

Body

要求では次の JSON を使います。次のプレースホルダーの値を実際の値に置き換えてください。

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "CustomTextSentiment",
  "description": "Project description",
  "multilingual": "True",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}"
}

Key	プレースホルダー	値	例
projectName	`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
language	`{LANGUAGE-CODE}`	プロジェクトで使用されるドキュメントの言語コードを指定する文字列。プロジェクトが多言語プロジェクトの場合は、ほとんどのドキュメントの言語コードを選択します。	`en-us`
projectKind	`CustomTextSentiment`	プロジェクトの種類。	`CustomTextSentiment`
複数言語	`true`	データセットに複数言語のドキュメントを含めることを可能とするブール値。モデルがデプロイされると、サポートされている任意の言語 (必ずしもトレーニングドキュメントに含まれている必要はない) でモデルに対してクエリを実行できます。	`true`
storageInputContainerName	`{CONTAINER-NAME`	ドキュメントをアップロードした Azure ストレージコンテナーの名前。	`myContainer`

この要求は 201 応答を返します。つまり、プロジェクトが作成されたことを意味します。

次の場合、この要求からはエラーが返されます。

選んだリソースに、ストレージアカウントに対する適切なアクセス許可がありません。

カスタム感情分析プロジェクトをインポートする

Language Studio
REST API

Language Studio にサインインします。サブスクリプションと言語リソースを選ぶためのウィンドウが表示されます。言語リソースを選びます。
使用するフィーチャーを選択します。
プロジェクトページの上部メニューから、 [Create new project](新しいプロジェクトの作成) を選択します。プロジェクトを作成すると、データのラベル付け、モデルのトレーニング、評価、改善、デプロイを実行できます。
[新しいプロジェクトの作成] を選択すると、ストレージアカウントを接続するための画面が表示されます。ストレージアカウントが見つからない場合は、推奨される手順を使ってリソースを作成したことを確認してください。ストレージアカウントを既に言語リソースに接続している場合は、接続されているストレージアカウントが表示されます。
注意
- この手順は、使用する各言語リソースに対して 1 回のみ行う必要があります。
- この処理は元に戻すことができません。ストレージアカウントを言語リソースに接続すると、後で切断することはできません。
- 言語リソースは 1 つのストレージアカウントにのみ接続できます。
名前、説明、プロジェクト内のドキュメントの言語など、プロジェクトの情報を入力します。プロジェクトの名前は後で変更できません。 [次へ] を選択します。

ヒント

データセットは、すべて同じ言語である必要はありません。サポートされる言語がそれぞれ異なる複数のドキュメントを得ることができます。データセットに異なる言語のドキュメントが含まれる場合や、実行時に異なる言語のテキストが必要になると考えられる場合は、プロジェクトの基本情報を入力するときに、[多言語データセットを有効にする] オプションを選択します。このオプションは、後で [プロジェクトの設定] ページから有効にすることができます。
データセットをアップロードしたコンテナーを選択します。
[はい、ドキュメントは既にラベル付けされており、JSON ラベルファイルを書式設定しています] を選択し、下のドロップダウンメニューからラベルファイルを選んで JSON ラベルファイルをインポートします。
[次へ] を選択します。
入力したデータを確認し、 [Create Project](プロジェクトの作成) を選びます。

ラベルファイルをインポートするには、次の URL、ヘッダー、JSON 本文を使って POST 要求を送信します。

同じ名前のプロジェクトが既に存在する場合は、そのプロジェクトのデータを置き換えます。

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}/:import?api-version={API-VERSION}

プレースホルダー	値	例
`{ENDPOINT}`	API 要求を認証するためのエンドポイント。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
`{API-VERSION}`	呼び出している API のバージョン。ここで参照される値は、リリース済みの最新バージョン用です。その他の利用可能な API バージョンの詳細を確認する	`2023-04-15-preview`

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

Key	値
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	リソースへのキー。 API 要求の認証に使われます。

Body

要求では次の JSON を使います。次のプレースホルダーの値を実際の値に置き換えてください。

{
  "projectFileVersion": "2023-04-15-preview",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectKind": "CustomTextSentiment",
    "storageInputContainerName": "text-sentiment",
    "projectName": "TestSentiment",
    "multilingual": false,
    "description": "This is a Custom sentiment analysis project.",
    "language": "en-us"
  },
  "assets": {
    "projectKind": "CustomTextSentiment",
    "documents": [
      {
        "location": "documents/document_1.txt",
        "language": "en-us",
        "sentimentSpans": [
            {
                "category": "negative",
                "offset": 0,
                "length": 28
            }
        ]
      },
      {
          "location": "documents/document_2.txt",
          "language": "en-us",
          "sentimentSpans": [
              {
                  "category": "negative",
                  "offset": 0,
                  "length": 24
              }
          ]
      },
      {
          "location": "documents/document_3.txt",
          "language": "en-us",
          "sentimentSpans": [
              {
                  "category": "neutral",
                  "offset": 0,
                  "length": 18
              }
          ]
      }
    ]
  }
}

Key	プレースホルダー	値	例
api-version	`{API-VERSION}`	呼び出している API のバージョン。ここで使用するバージョンは、URL 内と同じ API バージョンである必要があります。その他の利用可能な API バージョンの詳細を確認する	`2023-04-15-preview`
projectName	`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
projectKind	`CustomTextSentiment`	プロジェクトの種類。	`CustomTextSentiment`
language	`{LANGUAGE-CODE}`	プロジェクトで使用されるドキュメントの言語コードを指定する文字列。プロジェクトが多言語プロジェクトの場合は、ほとんどのドキュメントの言語コードを選択します。多言語サポートの詳細については、言語サポートをご覧ください。	`en-us`
複数言語	`true`	データセットで複数の言語のドキュメントを得ることを可能とするブール値であり、モデルがデプロイされる場合に、サポートする任意の言語 (必ずしもトレーニングドキュメントに含まれているとは限りません) でモデルに関するクエリを実行することができます。多言語サポートの詳細については、言語サポートをご覧ください。	`true`
storageInputContainerName	`{CONTAINER-NAME}`	ドキュメントをアップロードした Azure ストレージコンテナーの名前。	`myContainer`
ドキュメント	[]	プロジェクト内のすべてのドキュメントと、このドキュメントにラベル付けされたクラスを含む配列。	[]
location	`{DOCUMENT-NAME}`	ストレージコンテナー内のドキュメントの場所。すべてのドキュメントはコンテナーのルートに含まれているので、これはドキュメント名にする必要があります。	`doc1.txt`
sentimentSpans	`{sentimentSpans}`	ドキュメントのセンチメント (肯定的、中立、否定的)、センチメントの開始位置、およびその長さ。	[]

API 要求を送信すると、ジョブが正しく送信されたことを示す 202 応答を受け取ります。応答ヘッダーで、operation-location の値を抽出します。それは次のように書式設定されています。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

この操作は非同期であるため、{JOB-ID} を使って要求が識別されます。この URL を使用してインポートジョブの状態を取得します。

この要求で考えられるエラーシナリオ:

指定された storageInputContainerName が存在しません。
無効な言語コードが使用されているか、言語コードの種類が文字列でない場合。
multilingual 値は文字列であり、ブール値ではありません。

プロジェクトの詳細を取得する

Language Studio
REST API

Language Studio で [プロジェクト設定] ページに移動します。
プロジェクトの詳細を確認できます。
このページでは、プロジェクトの説明を更新し、プロジェクト設定で多言語データセットを有効または無効にすることができます。
また、言語リソースに接続されているストレージアカウントとコンテナーを表示することもできます。
このページからリソースの主キーを取得することもできます。

カスタム感情分析プロジェクトの詳細を取得するには、次の URL とヘッダーを使用して GET 要求を送信します。プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

プレースホルダー	値	例
`{ENDPOINT}`	API 要求を認証するためのエンドポイント。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
`{API-VERSION}`	呼び出している API のバージョン。ここで参照される値は、リリースされた最新のモデルバージョン用です。	`2023-04-15-preview`

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

Key	値
`Ocp-Apim-Subscription-Key`	リソースへのキー。 API 要求の認証に使われます。

応答本文

要求を送信すると、次の応答を受け取ります。

{
  "createdDateTime": "2023-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastModifiedDateTime": "2023-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastTrainedDateTime": "2023-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastDeployedDateTime": "2023-04-23T13:39:09.384Z",
  "projectKind": "CustomTextSentiment",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "Project description",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

値	プレースホルダー (placeholder)	Description	例
`projectKind`	`CustomTextSentiment`	プロジェクトの種類。	`CustomTextSentiment`
`storageInputContainerName`	`{CONTAINER-NAME}`	ドキュメントをアップロードした Azure ストレージコンテナーの名前。	`myContainer`
`projectName`	`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
`multilingual`		データセット内に複数の言語のドキュメントを含めるブール値。モデルがデプロイされると、サポートされている任意の言語 (トレーニングドキュメントに含まれているとは限りません) でモデルにクエリを実行できます。	`true`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	プロジェクトで使用されるドキュメントの言語コードを指定する文字列。プロジェクトが多言語プロジェクトの場合は、ほとんどのドキュメントの言語コードを選択します。	`en-us`

API 要求を送信すると、成功を示す 200 応答とプロジェクトの詳細を含む JSON 応答本文が返されます。

プロジェクトの削除

Language Studio
REST API

プロジェクトが不要な場合は、Language Studio を使ってプロジェクトを削除できます。上部で使用している機能を選択し、削除したいプロジェクトを選択します。上部のメニューから [削除] を選んで、プロジェクトを削除します。

プロジェクトが不要になったら、次の DELETE 要求で削除できます。プレースホルダーの値は、実際の値に置き換えます。

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

プレースホルダー	値	例
`{ENDPOINT}`	API 要求を認証するためのエンドポイント。	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	プロジェクトの名前。この値は、大文字と小文字が区別されます。	`myProject`
`{API-VERSION}`	呼び出している API のバージョン。ここで参照される値は、リリース済みの最新バージョン用です。その他の利用可能な API バージョンの詳細を確認する	`2023-04-15-preview`

ヘッダー

要求を認証するには、次のヘッダーを使います。

Key	価値
Ocp-Apim-Subscription-Key	リソースへのキー。 API 要求の認証に使われます。

API 要求を送信すると、成功を示す 202 応答を受け取ります。これは、プロジェクトが削除されたことを意味します。呼び出しが成功すると、ジョブの状態を確認するために使用する Operation-Location ヘッダーが返されます。

次のステップ

感情分析の概要

次の方法で共有

カスタム感情分析プロジェクトを作成する方法

前提条件

"言語" リソースを作成する

言語リソースを作成し、ストレージアカウントを接続する

Azure portal から新しいリソースを作成します

Language Studio から新しい言語リソースを作成する

PowerShell を使用して新しい言語リソースを作成する

既存の言語リソースの使用

リソースの ID 管理を有効にする

リソースのカスタム機能を有効にする

Azure AI Language のリソースとストレージアカウントのロールを設定する

Azure AI Language リソースのロール

ストレージアカウントのロール

自身のストレージアカウントに対して CORS を有効にする

カスタムセンチメント分析プロジェクトを作成する

要求 URL

ヘッダー

Body

カスタム感情分析プロジェクトをインポートする

ヘッダー

Body

プロジェクトの詳細を取得する

ヘッダー

応答本文

プロジェクトの削除

ヘッダー

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

カスタム感情分析プロジェクトを作成する方法

前提条件

"言語" リソースを作成する

言語リソースを作成し、ストレージ アカウントを接続する

Azure portal から新しいリソースを作成します

Language Studio から新しい言語リソースを作成する

PowerShell を使用して新しい言語リソースを作成する

既存の言語リソースの使用

リソースの ID 管理を有効にする

リソースのカスタム機能を有効にする

Azure AI Language のリソースとストレージ アカウントのロールを設定する

Azure AI Language リソースのロール

ストレージ アカウントのロール

自身のストレージ アカウントに対して CORS を有効にする

カスタム センチメント分析プロジェクトを作成する

カスタム感情分析プロジェクトをインポートする

プロジェクトの詳細を取得する

プロジェクトの削除

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

言語リソースを作成し、ストレージアカウントを接続する

Azure AI Language のリソースとストレージアカウントのロールを設定する

ストレージアカウントのロール

自身のストレージアカウントに対して CORS を有効にする

カスタムセンチメント分析プロジェクトを作成する