Azure AI 言語リソースをプロビジョニングする

完了

Azure AI 言語は、テキストから情報を抽出できるように設計されています。 以下に使用できる機能が用意されています。

  • 言語検出 - テキストが書き込まれる言語を決定します。

  • キー フレーズ抽出 - 主要なポイントを示すテキスト内の重要な単語とフレーズを識別します。

  • 感情分析 - テキストの肯定的または否定的な量を定量化します。

  • 名前付きエンティティ認識 - ユーザー、場所、期間、組織などのエンティティへの参照を検出します。

  • エンティティ リンク - Wikipedia の記事への参照リンクを提供して、特定のエンティティを識別します。

    言語検出、キー フレーズ抽出、センチメント分析、名前付きエンティティ認識、エンティティ リンクを実行する Azure AI 言語リソースを示す図。

テキスト分析用の Azure リソース

Azure AI 言語を使用してテキストを分析するには、そのリソースを Azure サブスクリプションにプロビジョニングする必要があります。

Azure サブスクリプションに適切なリソースをプロビジョニングしたら、その エンドポイント とその キーの 1 つ を使用して、コードから Azure AI 言語 API を呼び出すことができます。 AZURE AI 言語 API を呼び出すには、JSON 形式で REST インターフェイスに要求を送信するか、使用可能なプログラミング言語固有の SDK のいずれかを使用します。

手記

このモジュールの後続のユニットのコード例は、REST インターフェイスと交換される JSON 要求と応答を示しています。 SDK を使用する場合、JSON 要求は、同じデータ値をカプセル化する適切なオブジェクトとメソッドによって抽象化されます。 このモジュールの後半の演習では、C# または Python 用の SDK を自分で試すことができます。