Поделиться через

Краткое руководство. Обнаружение персональных данных

  • Статья

Примечание.

В этом кратком руководстве рассматривается только обнаружение личных сведений в документах. Дополнительные сведения об обнаружении личных сведений в беседах см. в разделе Обнаружение и редактирование личных сведений в беседах.

Справочная документация | по дополнительным примерам | пакета (NuGet) | Исходный код библиотеки

В этом кратком руководстве описано, как создать приложение для обнаружения личных сведений с использованием клиентской библиотеки для .NET. В следующем примере создается приложение C#, которое может определять распознанные конфиденциальные данные в тексте.

Совет

Вы можете использовать Azure AI Foundry , чтобы попытаться сводные данные без необходимости писать код.

Необходимые компоненты

Установка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным,. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

  • Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
  • Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

Внимание

Мы рекомендуем использовать проверку подлинности Идентификатора Microsoft Entra с управляемыми удостоверениями для ресурсов Azure, чтобы избежать хранения учетных данных с приложениями, работающими в облаке.

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. При использовании ключей API безопасно храните их в Azure Key Vault, регулярно поворачивайте ключи и ограничьте доступ к Azure Key Vault с помощью управления доступом на основе ролей и ограничений доступа к сети. Дополнительные сведения об использовании ключей API безопасно в приложениях см. в разделе "Ключи API" с помощью Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Примечание.

Если вам нужно получить доступ только к переменным среды в текущей работающей консоли, можно задать переменную set среды вместо setx.

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые потребуются для чтения переменных среды, включая окно консоли. Например, если вы используете Visual Studio в качестве редактора, перезапустите Visual Studio перед запуском примера.

Создание приложения .NET Core

С помощью интегрированной среды разработки Visual Studio создайте консольное приложение .NET Core. При этом создается проект Hello World с одним исходным файлом C#: program.cs.

Установите клиентскую библиотеку, щелкнув правой кнопкой мыши решение в обозревателе решений и выбрав Управление пакетами NuGet. В открывшемся диспетчере пакетов выберите Просмотр и выполните поиск по запросу Azure.AI.TextAnalytics. Выберите версию 5.2.0, а затем Установить. Вы также можете использовать консоль диспетчера пакетов.

Пример кода

Скопируйте следующий код в файл program.cs и запустите код.

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;

namespace Example
{
    class Program
    {
        // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
        static string languageKey = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_KEY");
        static string languageEndpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("LANGUAGE_ENDPOINT");

        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential(languageKey);
        private static readonly Uri endpoint = new Uri(languageEndpoint);

        // Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
        static void RecognizePIIExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            string document = "Call our office at 312-555-1234, or send an email to support@contoso.com.";
        
            PiiEntityCollection entities = client.RecognizePiiEntities(document).Value;
        
            Console.WriteLine($"Redacted Text: {entities.RedactedText}");
            if (entities.Count > 0)
            {
                Console.WriteLine($"Recognized {entities.Count} PII entit{(entities.Count > 1 ? "ies" : "y")}:");
                foreach (PiiEntity entity in entities)
                {
                    Console.WriteLine($"Text: {entity.Text}, Category: {entity.Category}, SubCategory: {entity.SubCategory}, Confidence score: {entity.ConfidenceScore}");
                }
            }
            else
            {
                Console.WriteLine("No entities were found.");
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            RecognizePIIExample(client);

            Console.Write("Press any key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }

    }
}

Выходные данные

Redacted Text: Call our office at ************, or send an email to *******************.
Recognized 2 PII entities:
Text: 312-555-1234, Category: PhoneNumber, SubCategory: , Confidence score: 0.8
Text: support@contoso.com, Category: Email, SubCategory: , Confidence score: 0.8

Справочная документация | по дополнительным примерам | пакета (Maven) | Library source code

В этом кратком руководстве описано, как создать приложение для обнаружения личных сведений с использованием клиентской библиотеки для Java. В следующем примере вы создадите приложение Java, которое может определять распознанные конфиденциальные данные в тексте.

Совет

Вы можете использовать Azure AI Foundry , чтобы попытаться сводные данные без необходимости писать код.

Необходимые компоненты

Установка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным,. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

  • Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
  • Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

Внимание

Мы рекомендуем использовать проверку подлинности Идентификатора Microsoft Entra с управляемыми удостоверениями для ресурсов Azure, чтобы избежать хранения учетных данных с приложениями, работающими в облаке.

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. При использовании ключей API безопасно храните их в Azure Key Vault, регулярно поворачивайте ключи и ограничьте доступ к Azure Key Vault с помощью управления доступом на основе ролей и ограничений доступа к сети. Дополнительные сведения об использовании ключей API безопасно в приложениях см. в разделе "Ключи API" с помощью Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Примечание.

Если вам нужно получить доступ только к переменным среды в текущей работающей консоли, можно задать переменную set среды вместо setx.

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые потребуются для чтения переменных среды, включая окно консоли. Например, если вы используете Visual Studio в качестве редактора, перезапустите Visual Studio перед запуском примера.

Добавление клиентской библиотеки

Создайте проект Maven в предпочтительной среде разработки или IDE. Потом добавьте следующую зависимость в файл pom.xml проекта. Синтаксис реализации для других средств сборки можно найти в Интернете.

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

Пример кода

Создайте файл Java с именем Example.java. Откройте файл и скопируйте приведенный ниже код. Теперь выполните код.

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

public class Example {

    // This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
    private static String languageKey = System.getenv("LANGUAGE_KEY");
    private static String languageEndpoint = System.getenv("LANGUAGE_ENDPOINT");

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(languageKey, languageEndpoint);
        recognizePiiEntitiesExample(client);
    }
    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }

    // Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
    static void recognizePiiEntitiesExample(TextAnalyticsClient client)
    {
        // The text that need be analyzed.
        String document = "My SSN is 859-98-0987";
        PiiEntityCollection piiEntityCollection = client.recognizePiiEntities(document);
        System.out.printf("Redacted Text: %s%n", piiEntityCollection.getRedactedText());
        piiEntityCollection.forEach(entity -> System.out.printf(
            "Recognized Personally Identifiable Information entity: %s, entity category: %s, entity subcategory: %s,"
                + " confidence score: %f.%n",
            entity.getText(), entity.getCategory(), entity.getSubcategory(), entity.getConfidenceScore()));
    }
}

Выходные данные

Redacted Text: My SSN is ***********
Recognized Personally Identifiable Information entity: 859-98-0987, entity category: USSocialSecurityNumber, entity subcategory: null, confidence score: 0.650000.

Справочная документация | по дополнительным примерам | пакета (npm) | Исходный код библиотеки

В этом кратком руководстве описано, как создать приложение для обнаружения личных сведений с использованием клиентской библиотеки для Node.js. В следующем примере создается приложение JavaScript, которое может определять распознанные конфиденциальные данные в тексте.

Необходимые компоненты

Установка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным,. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

  • Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
  • Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

Внимание

Мы рекомендуем использовать проверку подлинности Идентификатора Microsoft Entra с управляемыми удостоверениями для ресурсов Azure, чтобы избежать хранения учетных данных с приложениями, работающими в облаке.

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. При использовании ключей API безопасно храните их в Azure Key Vault, регулярно поворачивайте ключи и ограничьте доступ к Azure Key Vault с помощью управления доступом на основе ролей и ограничений доступа к сети. Дополнительные сведения об использовании ключей API безопасно в приложениях см. в разделе "Ключи API" с помощью Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Примечание.

Если вам нужно получить доступ только к переменным среды в текущей работающей консоли, можно задать переменную set среды вместо setx.

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые потребуются для чтения переменных среды, включая окно консоли. Например, если вы используете Visual Studio в качестве редактора, перезапустите Visual Studio перед запуском примера.

Создание нового приложения Node.js

В окне консоли (например, cmd, PowerShell или Bash) создайте новый каталог для приложения и перейдите в него.

mkdir myapp 

cd myapp

Выполните команду npm init, чтобы создать приложение узла с помощью файла package.json.

npm init

Установка клиентской библиотеки

Установите пакет npm:

npm install @azure/ai-text-analytics

Пример кода

Откройте файл и скопируйте приведенный ниже код. Теперь выполните код.

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

// This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
const key = process.env.LANGUAGE_KEY;
const endpoint = process.env.LANGUAGE_ENDPOINT;

//an example document for pii recognition
const documents = [ "The employee's phone number is (555) 555-5555." ];

async function main() {
    console.log(`PII recognition sample`);
  
    const client = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));
  
    const documents = ["My phone number is 555-555-5555"];
  
    const [result] = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, "en");
  
    if (!result.error) {
      console.log(`Redacted text: "${result.redactedText}"`);
      console.log("Pii Entities: ");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(`\t- "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
      }
    }
}

main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});

Выходные данные

PII recognition sample
Redacted text: "My phone number is ************"
Pii Entities:
        - "555-555-5555" of type PhoneNumber

Справочная документация | по дополнительным примерам | кода пакета (PyPi)Library |

В этом кратком руководстве описано, как создать приложение для обнаружения личных сведений с использованием клиентской библиотеки для Python. В следующем примере показано, как создать приложение Python, которое может определять распознанную конфиденциальную информацию в тексте.

Необходимые компоненты

Установка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным,. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

  • Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
  • Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

Внимание

Мы рекомендуем использовать проверку подлинности Идентификатора Microsoft Entra с управляемыми удостоверениями для ресурсов Azure, чтобы избежать хранения учетных данных с приложениями, работающими в облаке.

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. При использовании ключей API безопасно храните их в Azure Key Vault, регулярно поворачивайте ключи и ограничьте доступ к Azure Key Vault с помощью управления доступом на основе ролей и ограничений доступа к сети. Дополнительные сведения об использовании ключей API безопасно в приложениях см. в разделе "Ключи API" с помощью Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Примечание.

Если вам нужно получить доступ только к переменным среды в текущей работающей консоли, можно задать переменную set среды вместо setx.

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые потребуются для чтения переменных среды, включая окно консоли. Например, если вы используете Visual Studio в качестве редактора, перезапустите Visual Studio перед запуском примера.

Установка клиентской библиотеки

После установки Python вы можете установить клиентскую библиотеку с помощью следующей команды:

pip install azure-ai-textanalytics==5.2.0

Пример кода

Создайте файл Python и скопируйте код ниже. Теперь выполните код.

# This example requires environment variables named "LANGUAGE_KEY" and "LANGUAGE_ENDPOINT"
language_key = os.environ.get('LANGUAGE_KEY')
language_endpoint = os.environ.get('LANGUAGE_ENDPOINT')

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(language_key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=language_endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example method for detecting sensitive information (PII) from text 
def pii_recognition_example(client):
    documents = [
        "The employee's SSN is 859-98-0987.",
        "The employee's phone number is 555-555-5555."
    ]
    response = client.recognize_pii_entities(documents, language="en")
    result = [doc for doc in response if not doc.is_error]
    for doc in result:
        print("Redacted Text: {}".format(doc.redacted_text))
        for entity in doc.entities:
            print("Entity: {}".format(entity.text))
            print("\tCategory: {}".format(entity.category))
            print("\tConfidence Score: {}".format(entity.confidence_score))
            print("\tOffset: {}".format(entity.offset))
            print("\tLength: {}".format(entity.length))
pii_recognition_example(client)

Выходные данные

Redacted Text: The ********'s SSN is ***********.
Entity: employee
        Category: PersonType
        Confidence Score: 0.97
        Offset: 4
        Length: 8
Entity: 859-98-0987
        Category: USSocialSecurityNumber
        Confidence Score: 0.65
        Offset: 22
        Length: 11
Redacted Text: The ********'s phone number is ************.
Entity: employee
        Category: PersonType
        Confidence Score: 0.96
        Offset: 4
        Length: 8
Entity: 555-555-5555
        Category: PhoneNumber
        Confidence Score: 0.8
        Offset: 31
        Length: 12

Справочная документация

В этом кратком руководстве описано, как отправлять запросы на обнаружение личных сведений с использованием REST API. В следующем примере показано, как использовать cURL для идентификации распознанной конфиденциальной информации в тексте.

Необходимые компоненты

Установка

Создание переменной среды

Приложение должно пройти проверку подлинности для отправки запросов API. Для рабочей среды используйте безопасный способ хранения и доступа к учетным данным,. В этом примере учетные данные записываются в переменные среды на локальном компьютере, на котором запущено приложение.

Чтобы задать переменную среды для ключа ресурса языка, откройте окно консоли и следуйте инструкциям в вашей операционной системе и среде разработки.

  • Чтобы задать LANGUAGE_KEY переменную среды, замените your-key одним из ключей ресурса.
  • Чтобы задать переменную среды, замените your-endpoint конечной LANGUAGE_ENDPOINT точкой ресурса.

Внимание

Мы рекомендуем использовать проверку подлинности Идентификатора Microsoft Entra с управляемыми удостоверениями для ресурсов Azure, чтобы избежать хранения учетных данных с приложениями, работающими в облаке.

Используйте ключи API с осторожностью. Не включайте ключ API непосредственно в код и никогда не публикуйте его. При использовании ключей API безопасно храните их в Azure Key Vault, регулярно поворачивайте ключи и ограничьте доступ к Azure Key Vault с помощью управления доступом на основе ролей и ограничений доступа к сети. Дополнительные сведения об использовании ключей API безопасно в приложениях см. в разделе "Ключи API" с помощью Azure Key Vault.

Дополнительные сведения о безопасности служб ИИ см. в статье "Проверка подлинности запросов к службам ИИ Azure".

setx LANGUAGE_KEY your-key

setx LANGUAGE_ENDPOINT your-endpoint

Примечание.

Если вам нужно получить доступ только к переменным среды в текущей работающей консоли, можно задать переменную set среды вместо setx.

После добавления переменных среды может потребоваться перезапустить все запущенные программы, которые потребуются для чтения переменных среды, включая окно консоли. Например, если вы используете Visual Studio в качестве редактора, перезапустите Visual Studio перед запуском примера.

Создание JSON-файла с примером текста запроса

В редакторе кода создайте файл с именем test_pii_payload.json и скопируйте следующий пример JSON. Этот пример запроса будет отправлен в API на следующем шаге.

{
    "kind": "PiiEntityRecognition",
    "parameters": {
        "modelVersion": "latest"
    },
    "analysisInput":{
        "documents":[
            {
                "id":"1",
                "language": "en",
                "text": "Call our office at 312-555-1234, or send an email to support@contoso.com"
            }
        ]
    }
}
'

Сохраните test_pii_payload.json место на компьютере. Например, рабочий стол.

Отправка запроса API обнаружения личных сведений (PII)

Используйте следующие команды, чтобы отправить запрос API с помощью используемой программы. Скопируйте команду в терминал и запустите ее.

параметр Описание
-X POST <endpoint> Указывает конечную точку для доступа к API.
-H Content-Type: application/json Тип содержимого для отправки данных JSON.
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> Указывает ключ для доступа к API.
-d <documents> JSON с документами, которые необходимо отправить.

Замените C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json расположением примера файла запроса JSON, созданного на предыдущем шаге.

С помощью командной строки

curl -X POST "%LANGUAGE_ENDPOINT%/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01" ^
-H "Content-Type: application/json" ^
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: %LANGUAGE_KEY%" ^
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json"

PowerShell

curl.exe -X POST $env:LANGUAGE_ENDPOINT/language/:analyze-text?api-version=2022-05-01 `
-H "Content-Type: application/json" `
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $env:LANGUAGE_KEY" `
-d "@C:\Users\<myaccount>\Desktop\test_pii_payload.json"

Ответ JSON

{
	"kind": "PiiEntityRecognitionResults",
	"results": {
		"documents": [{
			"redactedText": "Call our office at ************, or send an email to *******************",
			"id": "1",
			"entities": [{
				"text": "312-555-1234",
				"category": "PhoneNumber",
				"offset": 19,
				"length": 12,
				"confidenceScore": 0.8
			}, {
				"text": "support@contoso.com",
				"category": "Email",
				"offset": 53,
				"length": 19,
				"confidenceScore": 0.8
			}],
			"warnings": []
		}],
		"errors": [],
		"modelVersion": "2021-01-15"
	}
}

Необходимые компоненты

На левой боковой панели выберите "Игровые площадки". Затем нажмите кнопку "Попробовать языковую площадку ".

Жизненный цикл разработки

Использование PII на детской площадке Azure AI Foundry

Языковая площадка состоит из четырех разделов:

  • Верхний баннер: вы можете выбрать любой из доступных языковых служб здесь.
  • Справа на панели: в этой области можно найти параметры конфигурации службы, такие как API и версия модели, а также функции, относящиеся к службе.
  • Центральная область: в этой области вы вводите текст для обработки. После выполнения операции будут показаны некоторые результаты.
  • Справа: в этой области отображаются сведения об операции выполнения.

Здесь можно выбрать два варианта обнаружения личных сведений (PII), выбрав верхние плитки баннеров, извлечь личные данные из беседы или извлечь личные данные из текста. Каждый сценарий предназначен для разного сценария.

Извлечение PII из беседы

Извлечение piI из беседы предназначено для идентификации и маскирования личных сведений в разговорном тексте.

В конфигурации есть следующие параметры:

Вариант Описание
Выбор версии API Выберите используемую версию API.
Выбор версии модели Выберите версию используемой модели.
Выбор языка текста Выберите язык, в который входит язык.
Выбор типов для включения Выберите типы информации, которую вы хотите изменить.
Указание политики редактирования Выберите метод редактирования.
Указание символа редакта Выберите, какой символ используется для редакта. Доступно только в политике редактирования CharacterMask .

После завершения операции тип сущности отображается под каждой сущностью в центральной области, а раздел "Сведения " содержит следующие поля для каждой сущности:

Поле Description
Объект Обнаруженная сущность.
Категория Тип обнаруженной сущности.
Смещение Число символов, обнаруженных сущностью с начала строки.
Length Длина символа сущности.
Достоверность Насколько уверенно модель находится в правильности идентификации типа сущности.

Снимок экрана: пример извлечения piI из беседы в Студии искусственного интеллекта Azure.

Извлечение PII из текста

Извлечение piI из текста предназначено для идентификации и маскирования личных сведений в тексте.

В конфигурации есть следующие параметры:

Вариант Описание
Выбор версии API Выберите используемую версию API.
Выбор версии модели Выберите версию используемой модели.
Выбор языка текста Выберите язык, в который входит язык.
Выбор типов для включения Выберите типы информации, которую вы хотите изменить.
Указание политики редактирования Выберите метод редактирования.
Указание символа редакта Выберите, какой символ используется для редакта. Доступно только в политике редактирования CharacterMask .

После завершения операции тип сущности отображается под каждой сущностью в центральной области, а раздел "Сведения " содержит следующие поля для каждой сущности:

Поле Description
Объект Обнаруженная сущность.
Категория Тип обнаруженной сущности.
Смещение Число символов, обнаруженных сущностью с начала строки.
Length Длина символа сущности.
Достоверность Насколько уверенно модель находится в правильности идентификации типа сущности.
Теги Насколько уверенно модель находится в правильности для каждого определенного типа сущности.

Снимок экрана: пример извлечения PII из текста в Студии искусственного интеллекта Azure.

Очистка ресурсов

Если вы хотите очистить и удалить подписку на службы искусственного интеллекта Azure, можно удалить ресурс или группу ресурсов. При удалении группы ресурсов также удаляются все связанные с ней ресурсы.

Следующие шаги