Antes de começar a usar a classificação de texto personalizada, você precisará de um recurso de Linguagem de IA do Azure. É recomendável criar seu recurso de idioma e conectar uma conta de armazenamento a ele no portal do Azure. Criar um recurso no portal do Azure permite criar uma conta de armazenamento do Azure ao mesmo tempo, com todas as permissões necessárias pré-configuradas. Você também pode ler mais no artigo para saber como usar um recurso pré-existente e configurá-lo para trabalhar com classificação de texto personalizada.
Você também precisará de uma conta de armazenamento do Azure onde carregará seus .txt documentos que serão usados para treinar um modelo para classificar texto.
Nota
Você precisa ter uma função de proprietário atribuída no grupo de recursos para criar um recurso de idioma.
Se você conectar uma conta de armazenamento pré-existente, deverá ter uma função de proprietário atribuída a ela.
Criar recurso de idioma e conectar conta de armazenamento
Nota
Você não deve mover a conta de armazenamento para um grupo de recursos ou assinatura diferente depois que ela estiver vinculada ao recurso Idioma.
Vá para o portal do Azure para criar um novo recurso de linguagem de IA do Azure.
Na janela exibida, selecione Classificação de texto personalizada & reconhecimento de entidade nomeada personalizada nos recursos personalizados. Selecione Continuar para criar seu recurso na parte inferior da tela.
Crie um recurso de idioma com os seguintes detalhes.
Nome
Valor obrigatório
Subscrição
A sua subscrição do Azure.
Grupo de recursos
Um grupo de recursos que conterá seu recurso. Você pode usar um existente ou criar um novo.
País/Região
Uma das regiões apoiadas. Por exemplo, "West US 2".
Se você receber uma mensagem dizendo "sua conta de login não é 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 poder criar um recurso de idioma. Entre em contato com o proprietário da assinatura do Azure para obter assistência.
Você pode determinar o proprietário da assinatura do Azure pesquisando seu grupo de recursos e seguindo o link para sua assinatura associada. Em seguida:
Selecione a guia Controle de acesso (IAM)
Selecionar atribuições de função
Filtrar por Função:Proprietário.
Na seção Classificação de texto personalizada & reconhecimento de entidade nomeada personalizada, selecione uma conta de armazenamento existente ou selecione Nova conta de armazenamento. Observe que esses valores são para ajudá-lo a começar, e não necessariamente os valores da conta de armazenamento que você deseja usar em ambientes de produção. Para evitar latência durante a criação do projeto, conecte-se a contas de armazenamento na mesma região do recurso Idioma.
Valor da conta de armazenamento
Valor recomendado
Nome da conta de armazenamento
Qualquer nome
Storage account type
LRS padrão
Certifique-se de que o Aviso de IA Responsável está verificado. Selecione Rever + criar na parte inferior da página.
Criar um novo recurso de idioma a partir do Language Studio
Se for a primeira vez que inicia sessão, verá uma janela no Language Studio que lhe permitirá escolher um recurso de Idioma existente ou criar um novo. Também pode criar um recurso clicando no ícone de definições no canto superior direito, selecionando Recursos e, em seguida, clicando em Criar um novo recurso.
Crie um recurso de idioma com os seguintes detalhes.
Certifique-se de habilitar a Identidade Gerenciada ao criar um recurso de Idioma.
Leia e confirme o 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. Será exibida uma janela para permitir que você selecione sua assinatura e recurso de idioma. Selecione o seu recurso Idioma.
Na seção Classificar texto do Language Studio, selecione Classificação de texto personalizada.
Selecione Criar novo projeto no menu superior da página de projetos. Criar um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de clicar em Criar novo projeto, aparecerá uma janela para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se você já tiver conectado uma conta de armazenamento, verá o armazenamento contabilizado conectado. Caso contrário, escolha sua conta de armazenamento na lista suspensa exibida e selecione Conectar conta de armazenamento, isso definirá as funções necessárias para sua conta de armazenamento. Esta etapa possivelmente retornará um erro se você não estiver atribuído como proprietário na conta de armazenamento.
Nota
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de idioma usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao seu recurso de idioma, não poderá desconectá-la mais tarde.
Você só pode conectar seu recurso de idioma a uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de rótulo múltiplo onde cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único onde cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não pode ser alterado posteriormente. 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 seu projeto mais tarde. Selecione Seguinte.
Gorjeta
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas suportados. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar texto de idiomas diferentes durante o tempo de execução, selecione a opção habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas para seu projeto. Esta opção pode ser ativada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner onde você carregou seu conjunto de dados.
Se você estiver usando um dos conjuntos de dados de exemplo, use o arquivo included webOfScience_labelsFile ou movieLabels json. Em seguida, selecione Seguinte.
Revise os dados inseridos e selecione Criar projeto.
Você pode criar um novo recurso e uma conta de armazenamento usando os seguintes arquivos de modelo e parâmetros da CLI, que são hospedados no GitHub.
Edite os seguintes valores no arquivo de parâmetros:
Nome do parâmetro
Descrição do valor
name
Nome do recurso linguístico
location
A região na qual seu recurso está hospedado. Consulte o suporte da região para obter mais informações.
sku
A camada de preço do seu recurso. Consulte os limites de serviço para obter mais informações.
storageResourceName
Nome da sua conta de armazenamento
storageLocation
Região em que sua conta de armazenamento está hospedada.
O processo de conexão de uma conta de armazenamento ao seu recurso de idioma é irreversível, não pode ser desconectado mais tarde.
Você só pode conectar seu recurso de idioma a uma conta de armazenamento.
Usando um recurso de idioma pré-existente
Requisito
Description
Regiões
Verifique se o recurso existente está provisionado em uma das regiões suportadas. Se você não tiver um recurso, precisará criar um novo em uma região suportada.
No menu do lado esquerdo, na seção Gerenciamento de Recursos, selecione Recursos
Habilitar classificação de texto personalizada / recurso de reconhecimento de entidade nomeada personalizada
Conecte sua conta de armazenamento
Selecione Aplicar
Importante
Verifique se o recurso de idioma tem a função de contribuidor de dados de blob de armazenamento atribuída na conta de armazenamento que você está conectando.
Definir funções para sua conta de armazenamento e recurso de idioma do Azure AI
Use as etapas a seguir para definir as funções necessárias para sua conta de armazenamento e recurso de idioma.
Funções para seu recurso de linguagem de IA do Azure
Vá para sua conta de armazenamento ou recurso de idioma 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 sua conta.
Você deve ter a função de proprietário ou colaborador atribuída em seu recurso de idioma.
Em Atribuir acesso a, selecione Usuário, grupo ou entidade de serviço
Selecionar membros
Selecione seu nome de usuário. Você pode pesquisar nomes de usuário no campo Selecionar . Repita isso para todas as funções.
Repita estas etapas para todas as contas de usuário que precisam acessar esse recurso.
Funções para sua conta de armazenamento
Aceda à página da sua 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 contribuidor de dados de blob de armazenamento na conta de armazenamento.
Em Atribuir acesso a, selecione Identidade gerenciada.
Selecionar membros
Selecione sua assinatura e Idioma como a identidade gerenciada. Você pode pesquisar nomes de usuário no campo Selecionar .
Importante
Se você tiver uma rede virtual ou ponto de extremidade privado, certifique-se de selecionar Permitir serviços do Azure na lista de serviços confiáveis para acessar essa conta de armazenamento no portal do Azure.
Ativar CORS para sua conta de armazenamento
Certifique-se de permitir métodos (GET, PUT, DELETE) ao habilitar o CORS (Cross-Origin Resource Sharing).
Defina o campo origens permitidas como https://language.cognitive.azure.com. Permita todos os cabeçalhos adicionando * aos valores de cabeçalho permitidos e defina a idade máxima como 500.
Criar um projeto de classificação de texto personalizado
Depois que o contêiner de recursos e armazenamento estiver configurado, crie um novo projeto de classificação de texto personalizado. Um projeto é uma área de trabalho para construir seus modelos de IA personalizados com base em seus dados. Seu projeto só pode ser acessado por você e outras pessoas que têm acesso ao recurso do Azure que está sendo usado. Se você tiver dados rotulados, poderá importá-los para começar.
Entre no Language Studio. Será exibida uma janela para permitir que você selecione sua assinatura e recurso de idioma. Selecione o seu recurso Idioma.
Na seção Classificar texto do Language Studio, selecione Classificação de texto personalizada.
Selecione Criar novo projeto no menu superior da página de projetos. Criar um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de clicar em Criar novo projeto, aparecerá uma janela para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se você já tiver conectado uma conta de armazenamento, verá o armazenamento contabilizado conectado. Caso contrário, escolha sua conta de armazenamento na lista suspensa exibida e selecione Conectar conta de armazenamento, isso definirá as funções necessárias para sua conta de armazenamento. Esta etapa possivelmente retornará um erro se você não estiver atribuído como proprietário na conta de armazenamento.
Nota
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de idioma usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao seu recurso de idioma, não poderá desconectá-la mais tarde.
Você só pode conectar seu recurso de idioma a uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de rótulo múltiplo onde cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único onde cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não pode ser alterado posteriormente. 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 seu projeto mais tarde. Selecione Seguinte.
Gorjeta
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas suportados. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar texto de idiomas diferentes durante o tempo de execução, selecione a opção habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas para seu projeto. Esta opção pode ser ativada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner onde você carregou seu conjunto de dados.
Se você estiver usando um dos conjuntos de dados de exemplo, use o arquivo included webOfScience_labelsFile ou movieLabels json. Em seguida, selecione Seguinte.
Revise os dados inseridos e selecione Criar projeto.
Para começar a criar um modelo de classificação de texto personalizado, você precisa criar um projeto. Criar um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Nota
O nome do projeto diferencia maiúsculas de minúsculas para todas as operações.
Crie uma solicitação PATCH usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para criar seu projeto.
URL do Pedido
Use a seguinte URL para criar um projeto. Substitua os valores de espaço reservado 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 última versão lançada. Consulte 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.
Key
valor
Ocp-Apim-Subscription-Key
A chave para o seu recurso. Usado para autenticar suas solicitações de API.
Corpo
Use o JSON a seguir em sua solicitação. Substitua os valores de espaço reservado abaixo pelos seus próprios valores.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
idioma
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para os documentos usados em seu projeto. Se o seu projeto for multilingue, escolha o código linguístico da maioria dos documentos. Consulte o suporte a idiomas para saber mais sobre os códigos de idioma suportados.
en-us
projectKind
customMultiLabelClassification
O seu tipo de projeto.
customMultiLabelClassification
multilingue
true
Um valor booleano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados e, quando seu modelo é implantado, você pode consultar o modelo em qualquer idioma suportado (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento. Consulte o suporte linguístico para saber mais sobre o suporte multilingue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure onde você carregou seus documentos.
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
idioma
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para os documentos usados em seu projeto. Se o seu projeto for multilingue, escolha o código linguístico da maioria dos documentos. Consulte o suporte a idiomas para saber mais sobre os códigos de idioma suportados.
en-us
projectKind
customSingleLabelClassification
O seu tipo de projeto.
customSingleLabelClassification
multilingue
true
Um valor booleano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados e, quando seu modelo é implantado, você pode consultar o modelo em qualquer idioma suportado (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento. Consulte o suporte linguístico para saber mais sobre o suporte multilingue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure onde você carregou seus documentos.
myContainer
Essa solicitação retornará uma resposta 201, o que significa que o projeto foi criado.
Esta solicitação retornará um erro se:
O recurso selecionado não tem permissão adequada para a conta de armazenamento.
Importar um projeto de classificação de texto personalizado
Se você já tiver rotulado dados, poderá usá-los para começar a usar o serviço. Certifique-se de que os dados rotulados seguem os formatos de dados aceitos.
Entre no Language Studio. Será exibida uma janela para permitir que você selecione sua assinatura e recurso de idioma. Selecione o seu recurso Idioma.
Na seção Classificar texto do Language Studio, selecione Classificação de texto personalizada.
Selecione Criar novo projeto no menu superior da página de projetos. Criar um projeto permitirá que você rotule dados, treine, avalie, melhore e implante seus modelos.
Depois de selecionar Criar novo projeto, uma tela será exibida para permitir que você conecte sua conta de armazenamento. Se não conseguir encontrar a sua conta de armazenamento, certifique-se de que criou um recurso utilizando os passos recomendados. Se já tiver ligado uma conta de armazenamento ao seu recurso Idioma, verá a sua conta de armazenamento ligada.
Nota
Você só precisa fazer essa etapa uma vez para cada novo recurso de idioma usado.
Esse processo é irreversível, se você conectar uma conta de armazenamento ao seu recurso de idioma, não poderá desconectá-la mais tarde.
Você só pode conectar seu recurso de idioma a uma conta de armazenamento.
Selecione o tipo de projeto. Você pode criar um projeto de classificação de rótulo múltiplo onde cada documento pode pertencer a uma ou mais classes ou um projeto de classificação de rótulo único onde cada documento pode pertencer a apenas uma classe. O tipo selecionado não pode ser alterado posteriormente.
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 seu projeto mais tarde. Selecione Seguinte.
Gorjeta
Seu conjunto de dados não precisa estar totalmente no mesmo idioma. Você pode ter vários documentos, cada um com diferentes idiomas suportados. Se o conjunto de dados contiver documentos de idiomas diferentes ou se você esperar texto de idiomas diferentes durante o tempo de execução, selecione a opção habilitar conjunto de dados multilíngue ao inserir as informações básicas para seu projeto. Esta opção pode ser ativada posteriormente na página Configurações do projeto.
Selecione o contêiner onde você carregou seu conjunto de dados.
Selecione Sim, meus documentos já estão rotulados e eu formatei o arquivo de etiquetas JSON e selecione o arquivo de etiquetas no menu suspenso abaixo para importar seu arquivo de etiquetas JSON. Certifique-se de que segue o formato suportado.
Selecione Seguinte.
Revise os dados inseridos e selecione Criar projeto.
Envie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para importar seu arquivo de etiquetas. Certifique-se de que o ficheiro de etiquetas segue o formato aceite.
Se já existir um projeto com o mesmo nome, os dados desse projeto serão substituídos.
A versão da API que você está chamando. A versão usada aqui deve ser a mesma versão da API na URL. Saiba mais sobre 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 seu tipo de projeto.
customMultiLabelClassification
idioma
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para os documentos usados em seu projeto. Se o seu projeto for multilingue, escolha o código linguístico da maioria dos documentos. Consulte o suporte linguístico para saber mais sobre o suporte multilingue.
en-us
multilingue
true
Um valor booleano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados e, quando seu modelo é implantado, você pode consultar o modelo em qualquer idioma suportado (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento. Consulte o suporte linguístico para saber mais sobre o suporte multilingue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure onde você carregou seus documentos.
myContainer
objetos
[]
Matriz contendo todas as classes que você tem no projeto. Estas são as classes em que pretende classificar os seus documentos.
[]
documents
[]
Matriz que contém todos os documentos em seu projeto e o que as classes rotuladas para este documento.
[]
localização
{DOCUMENT-NAME}
A localização dos documentos no recipiente de armazenamento. Como todos os documentos estão na raiz do contêiner, este deve ser o nome do documento.
doc1.txt
conjunto de dados
{DATASET}
O conjunto de testes para o qual este documento irá quando dividido antes do treinamento. Consulte Como treinar um modelo para obter mais informações sobre a divisão de dados. Os valores possíveis para este campo são Train e Test.
A versão da API que você está chamando. A versão usada aqui deve 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 seu tipo de projeto.
customSingleLabelClassification
idioma
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para os documentos usados em seu projeto. Se o seu projeto for multilingue, escolha o código linguístico da maioria dos documentos. Consulte o suporte a idiomas para saber mais sobre os códigos de idioma suportados.
en-us
multilingue
true
Um valor booleano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados e, quando seu modelo é implantado, você pode consultar o modelo em qualquer idioma suportado (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento. Consulte o suporte linguístico para saber mais sobre o suporte multilingue.
true
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure onde você carregou seus documentos.
myContainer
objetos
[]
Matriz contendo todas as classes que você tem no projeto. Estas são as classes em que pretende classificar os seus documentos.
[]
documents
[]
Matriz que contém todos os documentos em seu projeto e a qual classe esse documento pertence.
[]
localização
{DOCUMENT-NAME}
A localização dos documentos no recipiente de armazenamento. Como todos os documentos estão na raiz do contêiner, este deve ser o nome do documento.
doc1.txt
conjunto de dados
{DATASET}
O conjunto de testes para o qual este documento irá quando dividido antes do treinamento. Consulte Como treinar um modelo para saber mais sobre a divisão de dados. Os valores possíveis para este campo são Train e Test.
Train
Depois de enviar sua solicitação de API, você receberá uma 202 resposta indicando que o trabalho foi enviado corretamente. Nos cabeçalhos de resposta, extraia o operation-location valor. Será formatado da seguinte forma:
{JOB-ID} é utilizado para identificar o seu pedido, uma vez que esta operação é assíncrona. Você usará essa URL para obter o status do trabalho de importação.
Possíveis cenários de erro para esta solicitação:
O recurso selecionado não tem permissões adequadas para a conta de armazenamento.
O storageInputContainerName especificado não existe.
Código de idioma inválido é usado, ou se o tipo de código de idioma não é string.
multilingual value é uma cadeia de caracteres e não um booleano.
Vá para 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 ativar/desabilitar o conjunto de dados multilíngue nas configurações do projeto.
Você também pode exibir a conta de armazenamento conectada e o contêiner ao seu recurso de idioma.
Você também pode recuperar sua chave primária de recurso nesta página.
Para obter detalhes personalizados do projeto de classificação de texto, envie uma solicitação GET usando a seguinte URL e cabeçalhos. Substitua os valores de espaço reservado por seus próprios valores.
Este valor pode ser customSingleLabelClassification ou customMultiLabelClassification.
storageInputContainerName
{CONTAINER-NAME}
O nome do contêiner de armazenamento do Azure onde você carregou seus documentos.
myContainer
projectName
{PROJECT-NAME}
O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.
myProject
multilingual
Um valor booleano que permite que você tenha documentos em vários idiomas em seu conjunto de dados. Quando seu modelo é implantado, você pode consultá-lo em qualquer idioma suportado (não necessariamente incluído em seus documentos de treinamento. Para obter mais informações sobre suporte multilíngue, consulte Suporte a idiomas.
true
language
{LANGUAGE-CODE}
Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para os documentos usados em seu projeto. Se o seu projeto for multilingue, escolha o código linguístico da maioria dos documentos. Consulte o suporte a idiomas para saber mais sobre os códigos de idioma suportados.
en-us
Depois de enviar sua solicitação de API, você receberá uma resposta indicando o sucesso e o 200 corpo da resposta JSON com os detalhes do projeto.
Quando você não precisar mais do seu projeto, poderá excluí-lo usando o Language Studio. Selecione Classificação de texto personalizada na parte superior e, em seguida, selecione o projeto que 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 DELETE . Substitua os valores de espaço reservado por 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 última versão lançada. Saiba mais sobre outras versões de API disponíveis
2022-05-01
Cabeçalhos
Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.
Key
valor
Ocp-Apim-Subscription-Key
A chave para o seu recurso. Usado para autenticar suas solicitações de API.
Depois de enviar sua solicitação de API, você receberá uma 202 resposta indicando sucesso, o que significa que seu projeto foi excluído. Uma chamada bem-sucedida resulta com um Operation-Location cabeçalho usado para verificar o status do trabalho.
Próximos passos
Você deve ter uma ideia do esquema de projeto que usará para rotular seus dados.
Depois que seu projeto é criado, você pode começar a rotular seus dados, o que informará seu modelo de classificação de texto como interpretar o texto e é usado para treinamento e avaliação.