识别实体

4 分钟

命名实体识别是 Azure AI 语言提供的一项功能，用于标识和分类非结构化文本中的实体。它支持实体的多个类别，包括人物、地点、事件、产品、组织等。

有多种方法可以调用命名实体识别 API。在这里，使用 azure_ai 扩展识别 SQL 查询文本中的实体。

先决条件

你需要具有 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器，且已启用并配置 azure_ai 扩展。还需要使用 Azure 认知服务对其进行授权，方法是设置语言资源的密钥和终结点。

方案

实体识别在多个域中都很有用，例如：

搜索和索引编制：自动生成具有已识别实体的知识关系图和标记目录。
过程自动化：自动识别非结构化文本中的产品和位置，并将其路由到客户支持请求。
市场分析：度量社交媒体、客户评价、支持工单等中最常见的实体和实体群集，以确定相关主题并预测趋势。

将命名实体识别 (SQL) 与 Azure 认知服务配合使用

Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器的 azure_ai 扩展提供用户定义的函数 (UDF) 来直接访问 SQL 内的 AI 功能。命名实体识别 API 通过 azure_ai 提供的 azure_cognitive.recognize_entities 函数进行访问：

azure_cognitive.recognize_entities(
 text text,
 language text,
 timeout_ms integer DEFAULT 3600000,
 throw_on_error boolean DEFAULT true,
 disable_service_logs boolean DEFAULT false
)

所需的参数包括 text、输入和 language，后者是编写 text 时所采用的语言。例如，en-us 为美国英语，fr 为法语。有关可用语言的完整列表，请参阅语言支持。

默认情况下，如果实体识别未在 3,600,000 毫秒（即 1 小时）内完成，则其会停止。可以通过更改 timeout_ms 来自定义此延迟。

如果发生错误，则默认行为是引发异常，从而导致事务回滚。通过将 throw_on_error 设置为 false，可禁用此行为。

有关完整参数文档，请参阅 Azure 认知服务扩展文档。

例如，调用以下查询：

SELECT azure_cognitive.recognize_entities('For more information, see Cognitive Services Compliance and Privacy notes.', 'en-us');

结果如下：

{"(\"Cognitive Services\",Skill,\"\",0.94)"}

指示实体的名称为“认知服务”，其被标识为置信度分数为 0.94 的技能。

可以对输入文本使用表列：

SELECT description, azure_cognitive.recognize_entities(description, 'en-us')
FROM listings LIMIT 1;

将返回：

 {"(house,Location,\"\",0.77)","(2013.,DateTime,DateRange,1)","(\"rooftop deck\",Location,\"\",0.88)","(\"lounge area\",Location,Structural,0.97)","(tub,Product,\"\",0.52)","
(5,Quantity,Number,0.8)","(bedrooms,Location,\"\",0.92)","(\"gourmet kitchen\",Location,\"\",0.87)","(2-3,Quantity,NumberRange,0.87)","(downtown,Location,Structural,0.8)","(\
"Queen Anne neighborhood\",Location,\"\",0.74)","(house,Location,\"\",0.96)","(barnwood,Product,\"\",0.61)","(steel,Product,\"\",0.73)","(concrete,Product,\"\",0.7)","(living
,Location,Structural,0.53)","(\"gourmet kitchen\",Location,\"\",0.7)","(kitchen,Location,\"\",0.77)","(reading,Skill,\"\",0.54)","(half,Quantity,Number,0.8)","(\"tv room\",Lo
cation,\"\",0.89)","(kitchen,Location,\"\",0.64)","(Fireplace,Product,\"\",0.91)","(sofa,Product,\"\",0.98)","(\"sitting area\",Location,\"\",0.93)","(\"Basement room\",Locat
ion,\"\",0.98)","(kids,PersonType,\"\",0.73)","(room,Location,Structural,0.78)","(patio,Location,Structural,0.75)","(basketball,Product,\"\",0.57)","(bedroom,Location,\"\",0.
8)","(basement,Location,\"\",0.94)","(\"concrete heated floors\",Product,\"\",0.95)","(\"queen sleeper sofa\",Product,\"\",0.86)","(tv,Location,\"\",0.54)","(basement,Locatio
n,\"\",0.92)","(room,Location,Structural,0.9)","(\"a second\",DateTime,Duration,0.85)","(family,PersonType,\"\",0.71)","(kids,PersonType,\"\",0.65)","(\"2nd floor\",Location,
Structural,0.56)","(4,Quantity,Number,0.8)","(bedrooms,Location,\"\",0.66)","(one,Quantity,Number,0.8)","(one,Quantity,Number,0.8)","(bedroom,Location,\"\",0.54)","(\"twin bu
nk beds\",Product,\"\",0.67)"}

总结

命名实体识别标识输入文本中的实体并对其进行分类。 Azure 认知服务语言模型执行大量自然语言处理。 Azure Database for PostgreSQL 的 azure_ai 扩展提供了 azure_cognitive.recognize_entities API，用于直接在 SQL 查询内访问命名实体识别。

识别实体

先决条件

方案

将命名实体识别 (SQL) 与 Azure 认知服务配合使用

总结

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