Azure AI 語言中的具名實體辨識 (NER) 是什麼？
具名實體辨識 (NER) 是 Azure AI 語言所提供的其中一項功能，這是雲端中機器學習和 AI 演算法的集合，用於開發涉及書面語言的智慧型應用程式。 NER 功能可以識別並分類非結構化文字中的實體。 例如：人員、地點、組織及數量。 預先建置的 NER 功能具有已辨識實體的預設清單。 自訂 NER 功能可讓您訓練模型，以辨識特定於您使用案例的特殊化實體。
注意
從 API 2023-04-15 預覽版開始，實體解析會升級為實體中繼資料。 如果您要呼叫 API 的預覽版本等於或更新於 2023-04-15-preview，請參閱 實體元數據 一文以使用解析功能。
一般流程
若要使用此功能，您要提交資料以進行分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析會按原樣執行，對您資料所使用的模型不會新增自訂項目。
建立 Azure AI 語言資源，其會授與您 Azure AI 語言所提供功能的存取權。 接著會產生密碼 (稱為金鑰)，以及您用來驗證 API 要求的端點 URL。
使用 REST API 或適用於 C#、JAVA、JavaScript 和 Python 的用戶端程式庫來建立要求。 您也可以使用批次要求傳送非同步呼叫，以便將多個功能的 API 要求合併成單一呼叫。
傳送包含文字資料的要求。 您的金鑰和端點會用於驗證。
將回應串流處理或儲存至本機。
開始使用具名實體辨識
若要使用具名實體辨識，您會提交原始非結構化文字供分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析是按原樣執行，對針對您的資料所使用的模型不會進行額外的自訂。 使用具名實體辨識有兩種方式：
| 開發選項 | 描述 |
|---|---|
| Azure AI Foundry | Azure AI Foundry 是一個 Web 型平臺，可讓您在註冊時搭配自己的數據搭配文字範例使用具名實體辨識。 如需詳細資訊，請參閱 Azure AI Foundry 網站或Azure AI Foundry 檔。 |
| REST API 或用戶端程式庫 (Azure SDK) | 使用 REST API 或以各種語言提供的用戶端程式庫，將具名實體辨識整合至您的應用程式。 如需詳細資訊，請參閱具名實體辨識快速入門。 |
參考文件和程式碼範例
當您在應用程式中使用此功能時，請參閱下列 Azure AI 語言的參考文件和範例：
| 開發選項/語言 | 參考文件 | 範例 |
|---|---|---|
| REST API | REST API 文件 (英文) | |
| C# | C# 文件 | C# 範例 |
| Java | Java 文件 | Java 範例 |
| JavaScript | JavaScript 文件 | JavaScript 範例 \(英文\) |
| Python | Python 文件 | Python 範例 |
負責 AI
AI 系統不僅包含技術，也包含使用該技術的人員、受其影響的人員及部署的環境。 閱讀 NER 的透明度資訊，了解系統中負責任的 AI 使用和部署。 如需詳細資訊，您也可以參閱下列文章：
案例
- 增強搜尋功能和搜尋索引 - 客戶可以根據文件中偵測到的實體，組建知識圖並增強類標籤的文件搜尋。
- 自動化商務程序 - 例如，檢閱保險理賠時，可以醒目提示名稱和位置等已辨識的實體，以利檢閱。 抑或透過客戶的名稱和公司從電子郵件自動產生支援票證。
- 客戶分析 – 判斷客戶在評論、電子郵件和通話中傳達的熱門資訊，並判斷一段時間提出的最相關主題，然後確定趨勢。
下一步
有兩種方式可以開始使用具名實體辨識 (NER) 功能：
- Azure AI Foundry 是以 Web 為基礎的平臺，可讓您使用數個語言服務功能，而不需要撰寫程式代碼。
- 參閱快速入門文章，以了解如何使用 REST API 和用戶端程式庫 SDK 對服務提出要求。