Antes de começar a usar a classificação de texto personalizado, será necessário um recurso da Linguagem de IA do Azure. É recomendável criar o recurso de Linguagem e conectar uma conta de armazenamento a ele no portal do Azure. A criação de um recurso no portal do Azure permite criar uma conta de armazenamento do Azure ao mesmo tempo, com todas as permissões necessárias pré-configuradas. Também é possível continuar a leitura do artigo para aprender a usar um recurso pré-existente e configurá-lo para trabalhar com a classificação personalizada de texto.
Você também precisará de uma conta de armazenamento do Azure para carregar seus documentos .txt que serão usados no treinamento de um modelo para classificar o texto.
Observação
Você precisa ter uma função de proprietário atribuída no grupo de recursos para criar um recurso de Linguagem.
Se você conectar uma conta de armazenamento pré-existente, deverá ter uma função de proprietário atribuída.
Criar recurso de Linguagem e conectar conta de armazenamento
Observação
Você não deve mover a conta de armazenamento para um grupo de recursos ou uma assinatura diferente depois dela estar vinculada ao recurso de Idioma.
Vá para o portal do Azure para criar um novo recurso de Linguagem da IA do Azure.
Na janela exibida, selecione Classificação de textos personalizada e reconhecimento de entidade nomeada personalizada dos recursos personalizados. Selecione Continuar para criar seu recurso na parte inferior da tela.
Crie um recurso de Linguagem com os seguintes detalhes.
Nome
Valor obrigatório
Subscription
Sua assinatura do Azure.
Resource group
O grupo de recursos que conterá seu recurso. É possível usar um grupo existente ou criar um do zero.
Se você receber uma mensagem dizendo que "sua conta de logon não é uma proprietária do grupo de recursos da conta de armazenamento selecionada", sua conta precisará ter uma função de proprietário atribuída no grupo de recursos antes de criar um recurso de linguagem. Entre em contato com o proprietário da assinatura do Azure para obter ajuda.
Determine o proprietário da assinatura do Azure pesquisando seu grupo de recursos e seguindo o link para a assinatura associada. Em seguida:
Selecione a guia Controle de Acesso (IAM)
Selecione Atribuições de função
Filtrar por Função:Proprietário.
Na seção Classificação de textos personalizada e reconhecimento de entidade nomeada personalizada, selecione uma conta de armazenamento existente ou Nova conta de armazenamento. Observe que esses valores são para ajudar você a começar a usar o recurso, e não são necessariamente os valores de conta de armazenamento que você usará nos ambientes de produção. Para evitar latência durante a criação do projeto, conecte-se às contas de armazenamento na mesma região que o recurso de Linguagem.
Valor de conta de armazenamento
Valor recomendado
Nome da conta de armazenamento
Qualquer nome
Tipo de conta de armazenamento
LRS Padrão
Verifique se a opção Aviso de IA Responsável está marcada. Selecione Revisar + criar na parte inferior da página.
Criar um novo recurso de Linguagem no Language Studio
Se for seu primeiro login, você verá uma janela no Language Studio para escolher um recurso de Linguagem existente ou criar um novo. Também é possível criar um recurso clicando no ícone de configurações no canto superior direito, selecionando Recursos e, em seguida, Criar um novo recurso.
Crie um recurso de Linguagem com os seguintes detalhes.
Verifique se você habilitou a Identidade Gerenciada ao criar um recurso de idioma.
Ler e confirmar aviso de IA Responsável
Para usar a classificação de texto personalizada, você precisará conectar seu recurso a uma conta de armazenamento. Se você não tiver uma, poderá criar uma conta de Armazenamento do Azure. Use as etapas a seguir para criar seu primeiro projeto e conectar sua conta de armazenamento.
Entre no Language Studio. Uma janela será exibida para permitir que você selecione sua assinatura e o recurso idioma. Selecione o recurso de idioma.
Na seção Classificar textos do Language Studio, selecione Classificação de textos personalizada.
Selecione Criar projeto no menu superior na página de projetos. A criação de um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de clicar em Criar projeto, uma janela será exibida para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se você já tiver conectado uma conta de armazenamento, verá o armazenamento conectado. Caso contrário, escolha a conta de armazenamento na lista suspensa que aparece e selecione Conectar conta de armazenamento. Isso definirá as funções necessárias para a sua conta de armazenamento. É possível que essa etapa retorne um erro se você não for atribuído como proprietário na conta de armazenamento.
Observação
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de linguagem usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao recurso de idioma, não poderá desconectá-la posteriormente.
É possível conectar o recurso de idioma a apenas uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de vários rótulos em que cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único em que cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não poderá ser alterado mais tarde. Saiba mais sobre os tipos de projeto
Insira as informações do projeto, incluindo um nome, uma descrição e o idioma dos documentos em seu projeto. Se você estiver usando o conjunto de dados de exemplo, selecione Inglês. Você não poderá alterar o nome do projeto mais tarde. Selecione Avançar.
Dica
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas compatíveis. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar um texto de diferentes idiomas durante o runtime, selecione Habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas no projeto. Essa opção pode ser habilitada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner em que você carregou o conjunto de dados.
Observação
Se você já rotulou os dados, verifique se eles seguem o formato com suporte e selecione Sim, meus documentos já estão rotulados e formatei o arquivo de rótulos JSON e selecione o arquivo de rótulos no menu suspenso.
Se você estiver usando um dos conjuntos de dados de exemplo, use o arquivo JSON webOfScience_labelsFile ou movieLabels incluído. Em seguida, selecione Avançar.
Revise os dados inseridos e selecione Criar Projeto.
É possível criar um novo recurso e uma conta de armazenamento usando o modelo de CLI e os arquivos de parâmetros a seguir, que estão hospedados no GitHub.
Edite os seguintes valores no arquivo de parâmetros:
Nome do parâmetro
Descrição do valor
name
Nome do recurso do Language
location
A região que hospeda o recurso. Consulte o suporte à região para obter mais informações.
sku
O tipo de preço do recurso. Confira limites do serviço para obter mais informações.
storageResourceName
O nome da conta de armazenamento
storageLocation
Região na qual sua conta de armazenamento está hospedada.
O processo de conexão de uma conta de armazenamento ao recurso de Linguagem é irreversível, não pode ser desconectado posteriormente.
É possível conectar o recurso de linguagem a apenas uma conta de armazenamento.
Usando um recurso de Linguagem pré-existente
Requisito
Descrição
Regiões
Verifique se o recurso existente está provisionado em uma das regiões com suporte. Se você não tiver um recurso, precisará criar um novo em uma região com suporte.
No menu do lado esquerdo, na seção Gerenciamento de Recursos, selecione Recursos
Habilite o recurso Classificação de textos personalizada / Reconhecimento de entidade nomeada personalizada
Conecte-se à conta de armazenamento
Selecione Aplicar.
Importante
Verifique se o recurso de Linguagem tem a função de colaborador de dados do blob de armazenamento atribuída na conta de armazenamento que você está conectando.
Definir funções para o recurso de Linguagem da IA do Azure e a conta de armazenamento
Use as etapas a seguir para definir as funções necessárias do recurso de Linguagem e a conta de armazenamento.
Funções para o recurso de Linguagem de IA do Azure
Acesse a conta de armazenamento e o recurso de Linguagem no portal do Azure.
Selecione Controle de acesso (IAM) no menu de navegação à esquerda.
Selecione Adicionar para Adicionar Atribuições de Função e escolha a função apropriada para a conta.
Você precisa ter a função de proprietário ou colaborador atribuída no recurso de Linguagem.
Em Atribuir acesso a, selecione Usuário, grupo ou entidade de serviço
Selecione Selecionar membros
Selecione o nome de usuário. É possível pesquisar nomes de usuário no campo Selecionar. Repita isso para todas as funções.
Repita essas etapas para todas as contas de usuário que precisam de acesso a esse recurso.
Funções para sua conta de armazenamento
Acesse a página da conta de armazenamento no portal do Azure.
Selecione Controle de acesso (IAM) no menu de navegação à esquerda.
Selecione Adicionar para Adicionar Atribuições de Função e escolha a função de Colaborador de dados do blob Armazenamento na conta de armazenamento.
Em Atribuir acesso a, selecione Identidade Gerenciada.
Selecione Selecionar membros
Selecione a assinatura e Linguagem como a identidade gerenciada. É possível pesquisar nomes de usuário no campo Selecionar.
Importante
Se você tiver uma rede virtual ou um ponto de extremidade privado, selecione Permitir que os serviços do Azure na lista de serviços confiáveis acessem essa conta de armazenamento no portal do Azure.
Habilite o CORS para sua conta de armazenamento
Permita os métodos (GET, PUT, DELETE) ao habilitar o CORS (compartilhamento de recursos entre origens).
Defina o campo de origens permitido como https://language.cognitive.azure.com. Permita todo o cabeçalho adicionando * aos valores de cabeçalho permitidos e defina a idade máxima como 500.
Criar um projeto de classificação de textos personalizada
Após configurar o recurso e o contêiner de armazenamento, crie um projeto de classificação de textos personalizada. Um projeto é uma área de trabalho para a criação de modelos de IA personalizados com base em seus dados. Seu projeto só pode ser acessado por você e por outras pessoas que têm acesso ao recurso do Azure que está sendo usado. Se você rotulou os dados, pode importá-los para começar.
Entre no Language Studio. Uma janela será exibida para permitir que você selecione sua assinatura e o recurso idioma. Selecione o recurso de idioma.
Na seção Classificar textos do Language Studio, selecione Classificação de textos personalizada.
Selecione Criar projeto no menu superior na página de projetos. A criação de um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de clicar em Criar projeto, uma janela será exibida para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se você já tiver conectado uma conta de armazenamento, verá o armazenamento conectado. Caso contrário, escolha a conta de armazenamento na lista suspensa que aparece e selecione Conectar conta de armazenamento. Isso definirá as funções necessárias para a sua conta de armazenamento. É possível que essa etapa retorne um erro se você não for atribuído como proprietário na conta de armazenamento.
Observação
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de linguagem usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao recurso de idioma, não poderá desconectá-la posteriormente.
É possível conectar o recurso de idioma a apenas uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de vários rótulos em que cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único em que cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não poderá ser alterado mais tarde. Saiba mais sobre os tipos de projeto
Insira as informações do projeto, incluindo um nome, uma descrição e o idioma dos documentos em seu projeto. Se você estiver usando o conjunto de dados de exemplo, selecione Inglês. Você não poderá alterar o nome do projeto mais tarde. Selecione Avançar.
Dica
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas compatíveis. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar um texto de diferentes idiomas durante o runtime, selecione Habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas no projeto. Essa opção pode ser habilitada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner em que você carregou o conjunto de dados.
Observação
Se você já rotulou os dados, verifique se eles seguem o formato com suporte e selecione Sim, meus documentos já estão rotulados e formatei o arquivo de rótulos JSON e selecione o arquivo de rótulos no menu suspenso.
Se você estiver usando um dos conjuntos de dados de exemplo, use o arquivo JSON webOfScience_labelsFile ou movieLabels incluído. Em seguida, selecione Avançar.
Revise os dados inseridos e selecione Criar Projeto.
Para começar a criar um modelo de classificação de textos personalizada, você precisa criar um projeto. A criação de um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Observação
O nome do projeto diferencia maiúsculas e minúsculas em todas as operações.
Crie uma solicitação PATCH usando a URL, os cabeçalhos e o corpo JSON a seguir para criar seu projeto.
URL da solicitação
Use a URL a seguir para criar um projeto. Substitua os valores dos espaços reservados abaixo pelos seus próprios valores.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
{API-VERSION}
A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a versão mais recente lançada. Consulte o Ciclo de vida do modelo para saber mais sobre outras versões de API disponíveis.
2022-05-01
Cabeçalhos
Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.
Chave
Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key
A chave para o recurso. Usado para autenticação de suas solicitações de API.
Corpo
Use o JSON a seguir em sua solicitação. Substitua os valores dos espaços reservados abaixo pelos seus próprios valores.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
Linguagem
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres que especifica o código de linguagem para os documentos usados no projeto. Se for um projeto multilíngue, escolha o código de idioma da maioria dos documentos. Confira Suporte de idioma para saber mais sobre os códigos de idioma compatíveis.
en-us
projectKind
customMultiLabelClassification
O tipo de projeto.
customMultiLabelClassification
multilíngue
true
Um valor booliano que permite ter documentos em várias linguagens no conjunto de dados e, quando o modelo é implantado, é possível consultar o modelo em qualquer linguagem com suporte, não necessariamente incluída nos documentos de treinamento. Confira suporte de idioma para saber mais sobre o suporte multilíngue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure em que você carregou os documentos.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
Linguagem
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres que especifica o código de linguagem para os documentos usados no projeto. Se for um projeto multilíngue, escolha o código de idioma da maioria dos documentos. Confira Suporte de idioma para saber mais sobre os códigos de idioma compatíveis.
en-us
projectKind
customSingleLabelClassification
O tipo de projeto.
customSingleLabelClassification
multilíngue
true
Um valor booliano que permite ter documentos em várias linguagens no conjunto de dados e, quando o modelo é implantado, é possível consultar o modelo em qualquer linguagem com suporte, não necessariamente incluída nos documentos de treinamento. Confira suporte de idioma para saber mais sobre o suporte multilíngue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure em que você carregou os documentos.
myContainer
Esta solicitação retornará uma resposta de 201, o que significa que o projeto foi criado.
Essa solicitação retornará um erro se:
O recurso selecionado não tem a permissão apropriada para a conta de armazenamento.
Importar um projeto de classificação de textos personalizada
Se você já rotulou os dados, pode usá-los para começar a usar o serviço. Verifique se os dados rotulados seguem os formatos de dados aceitos.
Entre no Language Studio. Uma janela será exibida para permitir que você selecione sua assinatura e o recurso idioma. Selecione o recurso de idioma.
Na seção Classificar textos do Language Studio, selecione Classificação de textos personalizada.
Selecione Criar projeto no menu superior na página de projetos. A criação de um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de selecionar Criar projeto, uma tela será exibida para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se você não conseguir encontrar a sua conta de armazenamento, verifique se você criou um recurso seguindo as etapas recomendadas. Se você já tiver conectado uma conta de armazenamento ao recurso de Linguagem, verá a conta de armazenamento conectada.
Observação
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de linguagem usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao recurso de idioma, não poderá desconectá-la posteriormente.
É possível conectar o recurso de idioma a apenas uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de vários rótulos em que cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único em que cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não poderá ser alterado mais tarde.
Insira as informações do projeto, incluindo um nome, uma descrição e o idioma dos documentos em seu projeto. Você não poderá alterar o nome do projeto mais tarde. Selecione Avançar.
Dica
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas compatíveis. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar um texto de diferentes idiomas durante o runtime, selecione Habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas no projeto. Essa opção pode ser habilitada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner em que você carregou o conjunto de dados.
Clique em Sim, meus documentos já estão rotulados e formatei o arquivo de rótulos JSON e selecione o arquivo de rótulos no menu suspenso abaixo para importar o arquivo de rótulos JSON. Verifique se ele segue o formato com suporte.
Selecione Avançar.
Revise os dados inseridos e selecione Criar Projeto.
Envie uma solicitaçãoPOST usando o URL, os cabeçalhos e o corpo JSON a seguir para importar o arquivo de rótulos. Verifique se o arquivo de rótulos segue o formato de arquivo aceito.
Se já existir um projeto com o mesmo nome, os dados desse projeto serão substituídos.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
{API-VERSION}
A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a versão mais recente lançada. Saiba mais sobre as outras versões de API disponíveis
2022-05-01
Cabeçalhos
Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.
Chave
Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key
A chave para o recurso. Usado para autenticação de suas solicitações de API.
Corpo
Use o JSON a seguir em sua solicitação. Substitua os valores dos espaços reservados abaixo pelos seus próprios valores.
A versão da API que você está chamando. A versão usada aqui precisa ser a mesma versão da API na URL. Saiba mais sobre as outras versões de API disponíveis
2022-05-01
projectName
{PROJECT-NAME}
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
projectKind
customMultiLabelClassification
O tipo de projeto.
customMultiLabelClassification
Linguagem
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres que especifica o código de linguagem para os documentos usados no projeto. Se for um projeto multilíngue, escolha o código de idioma da maioria dos documentos. Confira suporte de idioma para saber mais sobre o suporte multilíngue.
en-us
multilíngue
true
Um valor booliano que permite ter documentos em várias linguagens no conjunto de dados e, quando o modelo é implantado, é possível consultar o modelo em qualquer linguagem com suporte, não necessariamente incluída nos documentos de treinamento. Confira suporte de idioma para saber mais sobre o suporte multilíngue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure em que você carregou os documentos.
myContainer
classes
[]
Matriz que contém todas as classes presentes no projeto. São as classes em que você deseja classificar seus documentos.
[]
documentos
[]
Matriz que contém todos os documentos no projeto e quais são as classes rotuladas para este documento.
[]
local
{DOCUMENT-NAME}
O local dos documentos no contêiner de armazenamento. Como todos os documentos estão na raiz do contêiner, esse deve ser o nome do documento.
doc1.txt
dataset
{DATASET}
O conjunto de teste para o qual esse documento será exibido, quando dividido antes do treinamento. Confira Como treinar um modelo para obter mais informações sobre divisão de dados. Os valores possíveis para esse campo são Train e Test.
A versão da API que você está chamando. A versão usada aqui precisa ser a mesma versão da API na URL.
2022-05-01
projectName
{PROJECT-NAME}
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
projectKind
customSingleLabelClassification
O tipo de projeto.
customSingleLabelClassification
Linguagem
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres que especifica o código de linguagem para os documentos usados no projeto. Se for um projeto multilíngue, escolha o código de idioma da maioria dos documentos. Confira Suporte de idioma para saber mais sobre os códigos de idioma compatíveis.
en-us
multilíngue
true
Um valor booliano que permite ter documentos em várias linguagens no conjunto de dados e, quando o modelo é implantado, é possível consultar o modelo em qualquer linguagem com suporte, não necessariamente incluída nos documentos de treinamento. Confira suporte de idioma para saber mais sobre o suporte multilíngue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure em que você carregou os documentos.
myContainer
classes
[]
Matriz que contém todas as classes presentes no projeto. São as classes em que você deseja classificar seus documentos.
[]
documentos
[]
Matriz que contém todos os documentos no projeto e a qual classe este documento pertence.
[]
local
{DOCUMENT-NAME}
O local dos documentos no contêiner de armazenamento. Como todos os documentos estão na raiz do contêiner, esse deve ser o nome do documento.
doc1.txt
dataset
{DATASET}
O conjunto de teste para o qual esse documento será exibido, quando dividido antes do treinamento. Confira Como treinar um modelo para saber mais sobre a divisão de dados. Os valores possíveis para esse campo são Train e Test.
Train
Depois de enviar a solicitação à API, você receberá uma resposta 202 indicando que o trabalho foi enviado corretamente. Nos cabeçalhos de resposta, extraia o valor operation-location. A formatação ficará da seguinte maneira:
Acesse a página de configurações do projeto no Language Studio.
Você pode ver os detalhes do projeto.
Nesta página, você pode atualizar a descrição do projeto e habilitar/desabilitar o conjunto de dados multilíngue nas configurações do projeto.
Você também pode exibir a conta de armazenamento conectada e o contêiner para o recurso de Linguagem.
Você também pode recuperar a chave de recurso primária nesta página.
Para obter detalhes do projeto de classificação de textos personalizada, envie uma solicitação GET usando a URL e os cabeçalhos a seguir. Substitua os valores do espaço reservado pelos seus.
Esse valor pode ser customSingleLabelClassification ou customMultiLabelClassification.
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure em que você carregou os documentos.
myContainer
projectName
{PROJECT-NAME}
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
multilingual
Um valor booliano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados. Quando o modelo é implantado, você pode consultar o modelo em qualquer idioma com suporte (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento). Para obter mais informações sobre suporte multilíngue, confira Suporte de linguagem.
true
language
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres que especifica o código de idioma para os documentos usados no projeto. Se for um projeto multilíngue, escolha o código de idioma da maioria dos documentos. Confira Suporte de idioma para saber mais sobre os códigos de idioma compatíveis.
en-us
Depois de enviar a solicitação da API, você receberá uma resposta 200 indicando o êxito e o corpo da resposta JSON com os detalhes do projeto.
Quando não precisar mais do seu projeto, poderá excluí-lo do projeto usando o Language Studio. Selecione a Classificação de texto personalizada na parte superior e, em seguida, selecione o projeto que você deseja excluir. Selecione Excluir no menu superior para excluir o projeto.
Quando você não precisar mais do seu projeto, poderá excluí-lo com a seguinte solicitação de DELETE. Substitua os valores do espaço reservado pelos seus.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
{API-VERSION}
A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a versão mais recente lançada. Saiba mais sobre as outras versões de API disponíveis
2022-05-01
Cabeçalhos
Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.
Chave
Valor
Ocp-Apim-Subscription-Key
A chave para o recurso. Usado para autenticação de suas solicitações de API.
Depois de enviar a solicitação da API, você receberá uma resposta 202 indicando êxito, o que significa que o projeto foi excluído. Uma chamada bem-sucedida resulta em um cabeçalho Operation-Location usado para verificar o status do trabalho.
Próximas etapas
É necessário ter uma noção do esquema de projeto que será usado para rotular os dados.
Depois que seu projeto for criado, será possível começar a rotular seus dados, o que informará ao modelo de classificação de texto como interpretar o texto, e usá-lo para treinamento e avaliação.