Guia de início rápido: análise de sentimento personalizada (visualização)

Artigo
11/21/2024

[OBSERVAÇÃO] A análise de sentimento personalizada (visualização) será desativada em 10 de janeiro de 2025, faça a transição para outros serviços de treinamento de modelo personalizado, como classificação de texto personalizada no Azure AI Language, até essa data. De agora até 10 de janeiro de 2025, você pode continuar a usar a análise de sentimento personalizada (visualização) em seus projetos existentes sem interrupções. Não é possível criar novos projetos. Em 10 de janeiro de 2025, as cargas de trabalho executadas na análise de sentimento personalizada (visualização) serão excluídas e os dados associados do projeto serão perdidos.

Use este artigo para começar a criar um projeto de análise de sentimento personalizado onde você pode treinar modelos personalizados para detetar o sentimento do texto. Um modelo é um software de inteligência artificial que é treinado para fazer uma determinada tarefa. Para este sistema, os modelos classificam o texto e são treinados aprendendo com dados marcados.

Pré-requisitos

Subscrição do Azure - Crie uma gratuitamente.

Criar um novo recurso de Idioma do Azure e uma conta de armazenamento do Azure

Antes de poder usar a Análise de sentimento personalizada, você precisará criar um recurso de Linguagem do Azure, que lhe dará as credenciais necessárias para criar um projeto e começar a treinar um modelo. Você também precisará de uma conta de armazenamento do Azure, onde poderá carregar seu conjunto de dados que será usado para criar seu modelo.

Importante

Para começar rapidamente, recomendamos a criação de um novo recurso de Linguagem do Azure usando as etapas fornecidas neste artigo. Usar as etapas neste artigo permitirá que você crie o recurso de idioma e a conta de armazenamento ao mesmo tempo, o que é mais fácil do que fazê-lo mais tarde.

Criar um novo recurso a partir do portal do Azure

Vá para o portal do Azure para criar um novo recurso de linguagem de IA do Azure.
Na janela apresentada, selecione este serviço a partir das funcionalidades personalizadas. Selecione Continuar para criar seu recurso na parte inferior da tela.

Crie um recurso de idioma com os seguintes detalhes.

Nome	Descrição
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	A região do seu recurso Idioma. Por exemplo, "West US 2".
Nome	Um nome para o seu recurso.
Escalão de preço	A camada de preço para seu recurso de idioma. Você pode usar a camada Gratuito (F0) para experimentar o serviço.

Nota

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.

Na seção deste serviço, selecione uma conta de armazenamento existente ou selecione Nova conta de armazenamento. Esses valores são para ajudá-lo a começar, e não necessariamente os valores da conta de armazenamento que você desejará 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 e, em seguida, selecione Criar.

Valor da conta de armazenamento	Valor recomendado
Nome da conta de armazenamento	Qualquer nome
Storage account type	LRS padrão

Carregar dados de amostra para o contêiner de blob

Depois de criar uma conta de armazenamento do Azure e conectá-la ao seu recurso de idioma, você precisará carregar os documentos do conjunto de dados de exemplo para o diretório raiz do contêiner. Estes documentos serão posteriormente utilizados para treinar o seu modelo.

Comece baixando o conjunto de dados de exemplo para projetos de análise de sentimento personalizados. Abra o arquivo .zip e extraia a pasta que contém os documentos. O conjunto de dados de exemplo fornecido contém documentos, cada um dos quais é um pequeno exemplo de uma revisão do cliente.

Localize os ficheiros a carregar para a sua conta de armazenamento
No portal do Azure, navegue até a conta de armazenamento que você criou e selecione-a.
Na sua conta de armazenamento, selecione Contêineres no menu à esquerda, localizado abaixo de Armazenamento de dados. Na tela exibida, selecione + Contêiner. Dê ao contêiner o nome example-data e deixe o nível de acesso público padrão.
Depois que o contêiner for criado, selecione-o. Em seguida, selecione o botão Carregar para selecionar os .txt arquivos que .json você baixou anteriormente.

Criar um projeto de análise de sentimento personalizado

Depois que o contêiner de recursos e armazenamento estiver configurado, crie um novo projeto de análise de sentimento personalizado. Um projeto é uma área de trabalho para criar seus modelos de ML personalizados com base em seus dados. O seu projeto só pode ser acedido por si e por outras pessoas que tenham acesso ao recurso linguístico que está a ser utilizado.

Entre no Language Studio. Será exibida uma janela para permitir que você selecione sua assinatura e recurso de idioma. Selecione o recurso de idioma que você criou na etapa acima.
Selecione o recurso que você deseja usar no Language Studio.
Selecione Criar novo projeto no menu superior da página de projetos. Criar um projeto permite rotular dados, treinar, avaliar, melhorar e implantar seus modelos.
Insira as informações do projeto, incluindo um nome, uma descrição e o idioma dos arquivos em seu projeto. Se você estiver usando o conjunto de dados de exemplo, selecione Inglês. Não é possível 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.
Depois de selecionar Criar novo 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 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 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 contêiner onde você carregou seu conjunto de dados.
Se você já tiver rotulado dados, certifique-se de que eles seguem o formato suportado e selecione Sim, meus arquivos já estão rotulados e eu formatei o arquivo de rótulos JSON e selecione o arquivo de rótulos no menu suspenso. Selecione Seguinte. Se você estiver usando o conjunto de dados do Guia de início rápido, não há necessidade de revisar a formatação do arquivo de rótulos JSON.
Revise os dados inseridos e selecione Criar projeto.

Preparar o modelo

Normalmente, depois de criar um projeto, você começa a rotular os documentos que você tem no contêiner conectado ao seu projeto. Para este início rápido, você importou um conjunto de dados rotulado de exemplo e inicializou seu projeto com o arquivo de rótulos JSON de exemplo.

Para começar a treinar o seu modelo a partir do Language Studio:

Selecione Trabalhos de treinamento no menu do lado esquerdo.
Selecione Iniciar um trabalho de treinamento no menu superior.
Selecione Treinar um novo modelo e digite o nome do modelo na caixa de texto. Você também pode substituir um modelo existente selecionando essa opção e escolhendo o modelo que deseja substituir no menu suspenso. A substituição de um modelo treinado é irreversível, mas não afetará os modelos implantados até que você implante o novo modelo.
Por padrão, o sistema dividirá seus dados rotulados entre os conjuntos de treinamento e teste, de acordo com as porcentagens especificadas. Se você tiver documentos em seu conjunto de testes, poderá dividir manualmente os dados de treinamento e teste.
Selecione o botão Trem .
Se você selecionar o ID do Trabalho de Treinamento na lista, um painel lateral aparecerá onde você poderá verificar o progresso do Treinamento, o status do Trabalho e outros detalhes para este trabalho.
Nota
- Apenas trabalhos de formação concluídos com sucesso gerarão modelos.
- O treinamento pode levar algum tempo entre alguns minutos e várias horas com base no tamanho dos dados rotulados.
- Só pode ter um trabalho de preparação em execução de cada vez. Não pode iniciar outro trabalho de preparação no mesmo projeto sem que o trabalho em execução esteja concluído.

Implementar o modelo

Geralmente, depois de treinar um modelo, você revisaria seus detalhes de avaliação e faria melhorias, se necessário. Neste início rápido, você apenas implantará seu modelo e o disponibilizará para experimentar no Language Studio, ou poderá chamar a API de previsão.

Para implantar seu modelo a partir do Language Studio:

Selecione Implantando um modelo no menu do lado esquerdo.
Selecione Adicionar implantação para iniciar um novo trabalho de implantação.
Selecione Criar nova implantação para criar uma nova implantação e atribuir um modelo treinado na lista suspensa abaixo. Você também pode substituir uma implantação existente selecionando essa opção e selecionando o modelo treinado que deseja atribuir a ela na lista suspensa abaixo.

Nota

A substituição de uma implantação existente não requer alterações na chamada da API de previsão, mas os resultados obtidos serão baseados no modelo recém-atribuído.
Selecione Implantar para iniciar o trabalho de implantação.
Depois que a implantação for bem-sucedida, uma data de expiração aparecerá ao lado dela. A expiração da implantação é quando o modelo implantado não estará disponível para ser usado para previsão, o que normalmente acontece doze meses após a expiração de uma configuração de treinamento.

Testar o seu modelo

Depois que o modelo for implantado, você poderá começar a usá-lo para classificar seu texto por meio da API de previsão. Para este início rápido, você usará o Language Studio para enviar a tarefa Análise de sentimento personalizada e visualizar os resultados. No conjunto de dados de exemplo que você baixou anteriormente, você pode encontrar alguns documentos de teste que você pode usar nesta etapa.

Para testar seus modelos implantados de dentro do Language Studio:

Selecione Testando implantações no menu do lado esquerdo.
Selecione a implantação que você deseja testar. Você só pode testar modelos atribuídos a implantações.
Para projetos multilingues, na lista pendente de línguas, selecione a língua do texto que está a testar.
Selecione a implantação que você deseja consultar/testar na lista suspensa.
Pode introduzir o texto que pretende submeter ao pedido ou carregar um .txt ficheiro para utilizar.
Selecione Executar o teste no menu superior.
Na guia Resultado, você pode ver as entidades extraídas do seu texto e seus tipos. Você também pode exibir a resposta JSON na guia JSON .

Projetos de limpeza

Quando você não precisar mais do seu projeto, poderá excluí-lo usando o Language Studio. Selecione a funcionalidade que está a utilizar na parte superior e, em seguida, selecione o projeto que pretende eliminar. Selecione Excluir no menu superior para excluir o projeto.

Pré-requisitos

Subscrição do Azure - Crie uma gratuitamente.

Criar um novo recurso de Idioma do Azure e uma conta de armazenamento do Azure

Importante

Para começar rapidamente, recomendamos criar um novo recurso de Idioma do Azure usando as etapas fornecidas neste artigo, que permitirão criar o recurso Idioma e criar e/ou conectar uma conta de armazenamento ao mesmo tempo, o que é mais fácil do que fazê-lo mais tarde.

Criar um novo recurso a partir do portal do Azure

Vá para o portal do Azure para criar um novo recurso de linguagem de IA do Azure.
Na janela apresentada, selecione este serviço a partir das funcionalidades personalizadas. Selecione Continuar para criar seu recurso na parte inferior da tela.

Crie um recurso de idioma com os seguintes detalhes.

Nome	Descrição
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	A região do seu recurso Idioma. Por exemplo, "West US 2".
Nome	Um nome para o seu recurso.
Escalão de preço	A camada de preço para seu recurso de idioma. Você pode usar a camada Gratuito (F0) para experimentar o serviço.

Nota

Na seção deste serviço, selecione uma conta de armazenamento existente ou selecione Nova conta de armazenamento. Esses valores são para ajudá-lo a começar, e não necessariamente os valores da conta de armazenamento que você desejará 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 e, em seguida, selecione Criar.

Valor da conta de armazenamento	Valor recomendado
Nome da conta de armazenamento	Qualquer nome
Storage account type	LRS padrão

Carregar dados de amostra para o contêiner de blob

Localize os ficheiros a carregar para a sua conta de armazenamento
No portal do Azure, navegue até a conta de armazenamento que você criou e selecione-a.
Na sua conta de armazenamento, selecione Contêineres no menu à esquerda, localizado abaixo de Armazenamento de dados. Na tela exibida, selecione + Contêiner. Dê ao contêiner o nome example-data e deixe o nível de acesso público padrão.
Depois que o contêiner for criado, selecione-o. Em seguida, selecione o botão Carregar para selecionar os .txt arquivos que .json você baixou anteriormente.

Obtenha a sua chave e o seu ponto final

Em seguida, você precisará da chave e do ponto de extremidade do recurso para conectar seu aplicativo à API. Você colará sua chave e ponto de extremidade no código mais tarde no início rápido.

Depois que o recurso de idioma for implantado com êxito, clique no botão Ir para recurso em Próximas etapas.
Na tela do seu recurso, selecione Chaves e ponto de extremidade no menu de navegação à esquerda. Você usará uma de suas chaves e seu endpoint nas etapas abaixo.

Criar um projeto de análise de sentimento personalizado

Acionar trabalho de projeto de importação

Envie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para importar seu arquivo de etiquetas.

Se já existir um projeto com o mesmo nome, os dados desse projeto serão substituídos.

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	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	`2023-04-15-preview`

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.

{
  "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
              }
          ]
      }
    ]
  }
}

Chave	Marcador de Posição	valor	Exemplo
api-version	`{API-VERSION}`	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	`2023-04-15-preview`
projectName	`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
projectKind	`CustomTextSentiment`	O seu tipo de projeto.	`CustomTextSentiment`
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`
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`
sentimento.	`{sentimentSpans}`	O sentimento de um documento (positivo, neutro, negativo), a posição onde o sentimento começa e sua extensão.	[]

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:

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

{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 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.

Obter status de trabalho de importação

Use a seguinte solicitação GET para obter o status da importação do projeto. Substitua os valores de espaço reservado abaixo pelos seus próprios valores.

URL do Pedido

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
`{JOB-ID}`	O ID para localizar o status de treinamento do seu modelo. Esse valor está no valor do `location` cabeçalho que você recebeu na etapa anterior.	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{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	`2023-04-15-preview`

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.

Preparar o modelo

Normalmente, depois de criar um projeto, você começa a marcar os documentos que tem no contêiner conectado ao seu projeto. Para este início rápido, você importou um conjunto de dados marcado de exemplo e inicializou seu projeto com o arquivo de tags JSON de exemplo.

Comece a treinar o seu modelo

Depois que seu projeto for importado, você poderá começar a treinar seu modelo.

Envie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para enviar um trabalho de treinamento. Substitua os valores de espaço reservado por seus próprios valores.

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	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	`2023-04-15-preview`

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 do pedido

Use o JSON a seguir no corpo da solicitação. O modelo será dado assim que o {MODEL-NAME} treinamento for concluído. Só empregos de formação bem sucedidos produzirão modelos.

{
	"modelLabel": "{MODEL-NAME}",
	"trainingConfigVersion": "{CONFIG-VERSION}",
	"evaluationOptions": {
		"kind": "percentage",
		"trainingSplitPercentage": 80,
		"testingSplitPercentage": 20
	}
}

Chave	Marcador de Posição	valor	Exemplo
modelLabel	`{MODEL-NAME}`	O nome do modelo que será atribuído ao seu modelo depois de treinado com sucesso.	`myModel`
trainingConfigVersion	`{CONFIG-VERSION}`	Esta é a versão do modelo que será usada para treinar o modelo.	`2023-04-15-preview`
avaliaçãoOpções		Opção para dividir seus dados entre conjuntos de treinamento e teste.	`{}`
variante	`percentage`	Métodos de divisão. Os valores possíveis são `percentage` ou `manual`.	`percentage`
formaçãoSplitPercentage	`80`	Porcentagem dos dados marcados a serem incluídos no conjunto de treinamento. O valor recomendado é `80`.	`80`
testingSplitPercentage	`20`	Porcentagem dos dados marcados a serem incluídos no conjunto de testes. O valor recomendado é `20`.	`20`

Nota

O trainingSplitPercentage e testingSplitPercentage só são necessários se Kind for definido como percentage e a soma de ambas as percentagens deve ser igual a 100.

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 location valor. Será formatado da seguinte forma:

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

{JOB-ID} é utilizado para identificar o seu pedido, uma vez que esta operação é assíncrona. Você pode usar essa URL para obter o status de treinamento.

Obter status de trabalho de treinamento

O treino pode demorar entre 10 e 30 minutos. Você pode usar a solicitação a seguir para continuar pesquisando o status do trabalho de treinamento até que ele seja concluído com êxito.

Use a seguinte solicitação GET para obter o status do progresso do treinamento do seu modelo. Substitua os valores de espaço reservado por seus próprios valores.

URL do Pedido

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
`{JOB-ID}`	O ID para localizar o status de treinamento do seu modelo. Esse valor está no valor do `location` cabeçalho que você recebeu na etapa anterior.	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{API-VERSION}`	A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a última versão lançada. Consulte o ciclo de vida do modelo para saber mais sobre outras versões de API disponíveis.	`2023-04-15-preview`

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 da resposta

Depois de enviar a solicitação, você receberá a seguinte resposta.

{
  "result": {
    "modelLabel": "{MODEL-NAME}",
    "trainingConfigVersion": "{CONFIG-VERSION}",
    "estimatedEndDateTime": "2022-04-18T15:47:58.8190649Z",
    "trainingStatus": {
      "percentComplete": 3,
      "startDateTime": "2022-04-18T15:45:06.8190649Z",
      "status": "running"
    },
    "evaluationStatus": {
      "percentComplete": 0,
      "status": "notStarted"
    }
  },
  "jobId": "{JOB-ID}",
  "createdDateTime": "2022-04-18T15:44:44Z",
  "lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:45:48Z",
  "expirationDateTime": "2022-04-25T15:44:44Z",
  "status": "running"
}

Implementar o modelo

Enviar trabalho de implantação

Envie uma solicitação PUT usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para enviar um trabalho de implantação. Substitua os valores de espaço reservado por seus próprios valores.

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
`{DEPLOYMENT-NAME}`	O nome da sua implantação. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`staging`
`{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.	`2023-04-15-preview`

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 do pedido

Use o JSON a seguir no corpo da sua solicitação. Use o nome do modelo que você atribui à implantação.

{
  "trainedModelLabel": "{MODEL-NAME}"
}

Chave	Marcador de Posição	valor	Exemplo
trainedModelLabel	`{MODEL-NAME}`	O nome do modelo que será atribuído à sua implantação. Você só pode atribuir modelos treinados com sucesso. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myModel`

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

{JOB-ID} é utilizado para identificar o seu pedido, uma vez que esta operação é assíncrona. Você pode usar essa URL para obter o status da implantação.

Obter o status do trabalho de implantação

Use a seguinte solicitação GET para consultar o status do trabalho de implantação. Você pode usar a URL recebida da etapa anterior ou substituir os valores de espaço reservado por seus próprios valores.

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
`{DEPLOYMENT-NAME}`	O nome da sua implantação. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`staging`
`{JOB-ID}`	O ID para localizar o status de treinamento do seu modelo. Isso está no valor do `location` cabeçalho que você recebeu na etapa anterior.	`xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx`
`{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.	`2023-04-15-preview`

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 da resposta

Depois de enviar a solicitação, você receberá a seguinte resposta. Continue pesquisando este ponto de extremidade até que o parâmetro de status mude para "bem-sucedido". Você deve obter um 200 código para indicar o sucesso da solicitação.

{
    "jobId":"{JOB-ID}",
    "createdDateTime":"{CREATED-TIME}",
    "lastUpdatedDateTime":"{UPDATED-TIME}",
    "expirationDateTime":"{EXPIRATION-TIME}",
    "status":"running"
}

Classificar texto

Depois que o modelo for implantado com êxito, você poderá começar a usá-lo para classificar seu texto por meio da API de previsão. No conjunto de dados de exemplo que você baixou anteriormente, você pode encontrar alguns documentos de teste que você pode usar nesta etapa.

Enviar uma tarefa de análise de sentimento personalizada

Use esta solicitação POST para iniciar uma tarefa de classificação de texto.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs?api-version={API-VERSION}

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{API-VERSION}`	A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a última versão lançada.	`2023-04-15-preview`

Cabeçalhos

Key	valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	A sua chave que fornece acesso a esta API.

Corpo

{
  "displayName": "Detecting sentiment",
  "analysisInput": {
    "documents": [
      {
        "id": "1",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text1"
      },
      {
        "id": "2",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "text": "Text2"
      }
    ]
  },
  "tasks": [
     {
      "kind": "CustomTextSentiment",
      "taskName": "Sentiment analysis",
      "parameters": {
        "projectName": "{PROJECT-NAME}",
        "deploymentName": "{DEPLOYMENT-NAME}"
      }
    }
  ]
}

Chave	Marcador de Posição	valor	Exemplo
`displayName`	`{JOB-NAME}`	O nome do seu trabalho.	`MyJobName`
`documents`	[{},{}]	Lista de documentos para executar tarefas.	`[{},{}]`
`id`	`{DOC-ID}`	Nome ou ID do documento.	`doc1`
`language`	`{LANGUAGE-CODE}`	Uma cadeia de caracteres especificando o código de idioma para o documento. Se essa chave não for especificada, o serviço assumirá o idioma padrão do projeto que foi selecionado durante a criação do projeto.	`en-us`
`text`	`{DOC-TEXT}`	Documentar a tarefa na qual executar as tarefas.	`Lorem ipsum dolor sit amet`
`tasks`		Lista de tarefas que queremos realizar.	`[]`
`taskName`	`CustomTextSentiment`	O nome da tarefa	`CustomTextSentiment`
`parameters`		Lista de parâmetros a serem passados para a tarefa.
`project-name`	`{PROJECT-NAME}`	O nome do seu projeto. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`myProject`
`deployment-name`	`{DEPLOYMENT-NAME}`	O nome da sua implantação. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas.	`prod`

Response

Você receberá uma resposta 202 indicando que sua tarefa foi enviada com sucesso. Nos cabeçalhos de resposta, extraia operation-location. operation-location está formatado assim:

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Você pode usar essa URL para consultar o status de conclusão da tarefa e obter os resultados quando a tarefa for concluída.

Obter resultados de tarefas

Use a seguinte solicitação GET para consultar o status/resultados da tarefa de reconhecimento de entidade personalizada.

{ENDPOINT}/language/analyze-text/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{API-VERSION}`	A versão da API que você está chamando. O valor referenciado aqui é para a última versão lançada.	`2023-04-15-preview`

Cabeçalhos

Key	valor
Ocp-Apim-Subscription-Key	A sua chave que fornece acesso a esta API.

Organismo de resposta

A resposta é um documento JSON com os seguintes parâmetros

{
  "createdDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "displayName": "MyJobName",
  "expirationDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "jobId": "xxxx-xxxx-xxxxx-xxxxx",
  "lastUpdateDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
  "status": "succeeded",
  "tasks": {
    "completed": 1,
    "failed": 0,
    "inProgress": 0,
    "total": 1,
    "items": [
      {
        "kind": "EntityRecognitionLROResults",
        "taskName": "Recognize Entities",
        "lastUpdateDateTime": "2020-10-01T15:01:03Z",
        "status": "succeeded",
        "results": {
          "documents": [
            {
              "entities": [
                {
                  "category": "Event",
                  "confidenceScore": 0.61,
                  "length": 4,
                  "offset": 18,
                  "text": "trip"
                },
                {
                  "category": "Location",
                  "confidenceScore": 0.82,
                  "length": 7,
                  "offset": 26,
                  "subcategory": "GPE",
                  "text": "Seattle"
                },
                {
                  "category": "DateTime",
                  "confidenceScore": 0.8,
                  "length": 9,
                  "offset": 34,
                  "subcategory": "DateRange",
                  "text": "last week"
                }
              ],
              "id": "1",
              "warnings": []
            }
          ],
          "errors": [],
          "modelVersion": "2020-04-01"
        }
      }
    ]
  }
}

Clean up resources (Limpar recursos)

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.

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

Marcador de Posição	valor	Exemplo
`{ENDPOINT}`	O ponto de extremidade para autenticar sua solicitação de API.	`https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com`
`{PROJECT-NAME}`	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	`2023-04-15-preview`

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

Depois de criar um modelo de análise de sentimento personalizado, você pode:

Use a API de tempo de execução para classificar o texto

Quando você começar a criar seus próprios projetos de análise de sentimento personalizados, use os artigos de instruções para saber mais sobre como desenvolver seu modelo com mais detalhes:

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Guia de início rápido: análise de sentimento personalizada (visualização)

Pré-requisitos

Criar um novo recurso de Idioma do Azure e uma conta de armazenamento do Azure

Criar um novo recurso a partir do portal do Azure

Carregar dados de amostra para o contêiner de blob

Criar um projeto de análise de sentimento personalizado

Preparar o modelo

Implementar o modelo

Testar o seu modelo

Projetos de limpeza

Pré-requisitos

Criar um novo recurso de Idioma do Azure e uma conta de armazenamento do Azure

Criar um novo recurso a partir do portal do Azure

Carregar dados de amostra para o contêiner de blob

Obtenha a sua chave e o seu ponto final

Criar um projeto de análise de sentimento personalizado

Acionar trabalho de projeto de importação

Cabeçalhos

Corpo

Obter status de trabalho de importação

URL do Pedido

Cabeçalhos

Preparar o modelo

Comece a treinar o seu modelo

Cabeçalhos

Corpo do pedido

Obter status de trabalho de treinamento

URL do Pedido

Cabeçalhos

Corpo da resposta

Implementar o modelo

Enviar trabalho de implantação

Cabeçalhos

Corpo do pedido

Obter o status do trabalho de implantação

Cabeçalhos

Corpo da resposta

Classificar texto

Enviar uma tarefa de análise de sentimento personalizada

Cabeçalhos

Corpo

Response

Obter resultados de tarefas

Cabeçalhos

Organismo de resposta

Clean up resources (Limpar recursos)

Cabeçalhos

Próximos passos

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Recursos adicionais