O que é a Linguagem de IA do Azure?
O Azure AI Language é um serviço baseado na nuvem que fornece recursos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para entender e analisar texto. Use este serviço para ajudar a criar aplicativos inteligentes usando o Language Studio baseado na Web, APIs REST e bibliotecas de cliente.
Funcionalidades disponíveis
Este serviço de Linguagem unifica os seguintes serviços de IA do Azure disponíveis anteriormente: Análise de Texto, QnA Maker e LUIS. Se você precisar migrar desses serviços, consulte a seção de migração abaixo.
O serviço linguístico também fornece várias novas funcionalidades, que podem ser:
- Pré-configurado, o que significa que os modelos de IA que o recurso usa não são personalizáveis. Basta enviar seus dados e usar a saída do recurso em seus aplicativos.
- Personalizável, o que significa que você treinará um modelo de IA usando nossas ferramentas para se adequar especificamente aos seus dados.
Gorjeta
Não tem certeza de qual recurso usar? Consulte Qual recurso de serviço de idioma devo usar? para ajudá-lo a decidir.
O Language Studio permite que você use os recursos de serviço abaixo sem precisar escrever código.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
O reconhecimento de entidade nomeada é um recurso pré-configurado que categoriza entidades (palavras ou frases) em texto não estruturado em vários grupos de categorias predefinidos. Por exemplo: pessoas, eventos, locais, datas e muito mais.
Identificação pessoal (PII) e deteção de informações de saúde (PHI)
A deteção de PII é um recurso pré-configurado que identifica, categoriza e retira informações confidenciais em documentos de texto não estruturados e transcrições de conversas. Por exemplo: números de telefone, endereços de e-mail, formas de identificação e muito mais.
Deteção de idioma
A deteção de idioma é um recurso pré-configurado que pode detetar o idioma em que um documento está escrito e retorna um código de idioma para uma ampla gama de idiomas, variantes, dialetos e alguns idiomas regionais/culturais.
Análise de sentimento e mineração de opinião
A análise de sentimento e a mineração de opinião são recursos pré-configurados que ajudam você a descobrir o que as pessoas pensam da sua marca ou tópico, minerando texto em busca de pistas sobre sentimentos positivos ou negativos, e podem associá-los a aspetos específicos do texto.
Resumo
A sumarização é um recurso pré-configurado que usa o resumo de texto extrativo para produzir um resumo de documentos e transcrições de conversas. Ele extrai frases que representam coletivamente as informações mais importantes ou relevantes dentro do conteúdo original.
Extração de expressões-chave
A extração de frases-chave é um recurso pré-configurado que avalia e retorna os principais conceitos em texto não estruturado e os retorna como uma lista.
Associação de entidades
A vinculação de entidades é um recurso pré-configurado que desambigua a identidade de entidades (palavras ou frases) encontradas em texto não estruturado e retorna links para a Wikipédia.
Análise de texto para cuidados de saúde
A análise de texto para saúde é um recurso pré-configurado que extrai e rotula informações médicas relevantes de textos não estruturados, como anotações médicas, resumos de alta, documentos clínicos e registros de saúde eletrônicos.
Classificação de texto personalizada
A classificação de texto personalizada permite criar modelos de IA personalizados para classificar documentos de texto não estruturados em classes personalizadas que você definir.
Reconhecimento personalizado de entidade nomeada (NER personalizado)
O NER personalizado permite que você crie modelos de IA personalizados para extrair categorias de entidades personalizadas (rótulos para palavras ou frases), usando texto não estruturado que você fornece.
Compreensão de linguagem conversacional
A compreensão de linguagem conversacional (CLU) permite que os usuários criem modelos personalizados de compreensão de linguagem natural para prever a intenção geral de um enunciado de entrada e extrair informações importantes dele.
Fluxo de trabalho de orquestração
O fluxo de trabalho de orquestração é um recurso personalizado que permite conectar aplicativos CLU (Conversational Language Understanding), resposta a perguntas e LUIS.
Perguntas e respostas
A resposta a perguntas é um recurso personalizado que encontra a resposta mais apropriada para as entradas de seus usuários e é comumente usado para criar aplicativos cliente de conversação, como aplicativos de mídia social, bots de bate-papo e aplicativos de desktop habilitados para fala.
Análise de texto personalizada para a saúde
A análise de texto personalizada para integridade é um recurso personalizado que extrai entidades específicas da área de saúde de texto não estruturado, usando um modelo criado.
Que funcionalidade de serviço linguístico devo utilizar?
Esta seção irá ajudá-lo a decidir qual recurso de serviço de idioma você deve usar para seu aplicativo:
O que pretende fazer? | Document format | A sua melhor solução | Esta solução é personalizável?* |
---|---|---|---|
Detete e/ou retire informações confidenciais, como PII e PHI. | Texto não estruturado, conversas transcritas |
Deteção de PII | |
Extraia categorias de informações sem criar um modelo personalizado. | Texto não estruturado | O recurso NER pré-configurado | |
Extraia categorias de informações usando um modelo específico para seus dados. | Texto não estruturado | NER personalizado | ✓ |
Extraia tópicos principais e frases importantes. | Texto não estruturado | Extração de expressões-chave | |
Determine o sentimento e as opiniões expressas no texto. | Texto não estruturado | Análise de sentimento e mineração de opinião | ✓ |
Resuma longos trechos de texto ou conversas. | Texto não estruturado, conversas transcritas. |
Sumarização | |
Desambiguar entidades e obter links para a Wikipédia. | Texto não estruturado | Associação de entidades | |
Classifique os documentos em uma ou mais categorias. | Texto não estruturado | Classificação de texto personalizada | ✓ |
Extraia informações médicas de documentos clínicos/médicos, sem construir um modelo. | Texto não estruturado | Análise de texto para a saúde | |
Extraia informações médicas de documentos clínicos/médicos usando um modelo treinado em seus dados. | Texto não estruturado | Análise de texto personalizada para a saúde | |
Crie um aplicativo de conversação que responda às entradas do usuário. | Entradas de usuário não estruturadas | Resposta a perguntas | ✓ |
Detetar o idioma em que um texto foi escrito. | Texto não estruturado | Deteção de idioma | |
Preveja a intenção das entradas do usuário e extraia informações delas. | Entradas de usuário não estruturadas | Compreensão de linguagem conversacional | ✓ |
Conecte aplicativos de compreensão de linguagem conversacional, LUIS e resposta a perguntas. | Entradas de usuário não estruturadas | Fluxo de trabalho de orquestração | ✓ |
* Se um recurso for personalizável, você pode treinar um modelo de IA usando nossas ferramentas para ajustar seus dados especificamente. Caso contrário, um recurso é pré-configurado, o que significa que os modelos de IA que ele usa não podem ser alterados. Basta enviar seus dados e usar a saída do recurso em seus aplicativos.
Migrar do Text Analytics, QnA Maker ou Language Understanding (LUIS)
O Azure AI Language unifica três serviços de linguagem individuais nos serviços de IA do Azure - Análise de Texto, QnA Maker e Language Understanding (LUIS). Se você estiver usando esses três serviços, poderá migrar facilmente para a nova Linguagem de IA do Azure. Para obter instruções, consulte Migrando para a linguagem de IA do Azure.
Tutoriais
Depois de ter tido a oportunidade de começar a utilizar o serviço de línguas, experimente os nossos tutoriais que lhe mostram como resolver vários cenários.
- Extrair frases-chave do texto armazenado no Power BI
- Usar o Power Automate para classificar informações no Microsoft Excel
- Use o Flask para traduzir texto, analisar sentimentos e sintetizar fala
- Usar os serviços de IA do Azure em aplicativos de tela
- Criar um Bot de FAQ
Exemplos de código adicionais
Você pode encontrar mais exemplos de código no GitHub para os seguintes idiomas:
Implantar no local usando contêineres do Docker
Use contêineres de serviço de idioma para implantar recursos de API no local. Esses contêineres do Docker permitem que você aproxime o serviço de seus dados por motivos de conformidade, segurança ou outros motivos operacionais. O serviço linguístico oferece os seguintes contentores:
- Análise de sentimento
- Deteção de idioma
- Extração de expressões-chave
- Reconhecimento personalizado de entidade nomeada
- Análise de texto para a saúde
- Sumarização
IA responsável
Um sistema de IA inclui não apenas a tecnologia, mas também as pessoas que a usarão, as pessoas que serão afetadas por ela e o ambiente em que ela é implantada. Leia os seguintes artigos para saber mais sobre o uso e a implantação responsáveis da IA em seus sistemas: