Umiejętność poznawcza rozpoznawania jednostek nazwanych (wersja 2)

Note

Wyszukiwanie AI platformy Azure jest dostępna za pośrednictwem portalu Azure, interfejsów API REST i Azure SDKs. Stanowi ona również podstawę IQ rozwiązania Foundry, zarządzanej warstwy wiedzy, która przekształca zawartość przedsiębiorstwa w bazy wiedzy wielokrotnego użytku, uwzględniające uprawnienia dla agentów w portalu Microsoft Foundry.

Umiejętność rozpoznawania nazwanych jednostek (wersja 2) wyodrębnia nazwane jednostki z tekstu. Dostępne jednostki obejmują typy personi locationorganization.

Important

Umiejętność rozpoznawania jednostek nazwanych (wersja 2) (Microsoft.Skills.Text.NamedEntityRecognitionSkill) została zastąpiona przez Microsoft.Skills.Text.V3.EntityRecognitionSkill. Postępuj zgodnie z zaleceniami w temacie Przestarzałe umiejętności usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure, aby przeprowadzić migrację do obsługiwanej umiejętności.

Note

W miarę rozszerzania zakresu przez zwiększenie częstotliwości przetwarzania, dodawanie większej liczby dokumentów lub dodawanie większej liczby algorytmów sztucznej inteligencji należy dołączyć rozliczany zasób firmy Microsoft Foundry. Opłaty są naliczane podczas wywoływania interfejsów API w narzędziach foundry oraz wyodrębniania obrazów w ramach etapu łamania dokumentów w usłudze Wyszukiwanie AI platformy Azure. Za wyodrębnianie tekstu z dokumentów nie są naliczane żadne opłaty. Wykonanie wbudowanych umiejętności jest naliczane za istniejącą cenę standardową narzędzi Foundry Tools.

Wyodrębnianie obrazów to dodatkowa opłata mierzona przez usługę Wyszukiwanie AI platformy Azure zgodnie z opisem na stronie cennika. Wyodrębnianie tekstu jest bezpłatne.

@odata.type

Microsoft.Skills.Text.NamedEntityRecognitionSkill

Limity danych

Maksymalny rozmiar rekordu powinien wynosić 50 000 znaków mierzonych przez String.Lengthwartość . Jeśli musisz podzielić dane przed wysłaniem ich do modułu wyodrębniania kluczowych fraz, rozważ użycie umiejętności Dzielenie tekstu. Jeśli używasz umiejętności dzielenia tekstu, ustaw długość strony na 5000, aby uzyskać najlepszą wydajność.

Parametry umiejętności

W parametrach jest rozróżniana wielkość liter.

Nazwa parametru Opis
categories Tablica kategorii, które powinny zostać wyodrębnione. Możliwe typy kategorii: "Person", , "Location""Organization". Jeśli nie podano żadnej kategorii, zwracane są wszystkie typy.
defaultLanguageCode Kod języka tekstu wejściowego. Obsługiwane są następujące języki: de, en, es, fr, it
minimumPrecision Liczba z zakresu od 0 do 1. Jeśli precyzja jest niższa niż ta wartość, jednostka nie jest zwracana. Wartość domyślna to 0.

Dane wejściowe dla umiejętności

Nazwa danych wejściowych Opis
languageCode Opcjonalny. Wartość domyślna to "en".
SMS Tekst do przeanalizowania.

Dane wyjściowe umiejętności

Nazwa danych wyjściowych Opis
Osób Tablica ciągów, w których każdy ciąg reprezentuje nazwę osoby.
locations Tablica ciągów, w której każdy ciąg reprezentuje lokalizację.
organizations Tablica ciągów, w których każdy ciąg reprezentuje organizację.
entities Tablica typów złożonych. Każdy typ złożony zawiera następujące pola:
  • category ("person", "organization", lub "location")
  • wartość (rzeczywista nazwa jednostki)
  • offset (lokalizacja, w której została znaleziona w tekście)
  • confidence (wartość z zakresu od 0 do 1, która reprezentuje pewność, że wartość jest rzeczywistą jednostką)

Przykładowa definicja

  {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.NamedEntityRecognitionSkill",
    "categories": [ "Person", "Location", "Organization"],
    "defaultLanguageCode": "en",
    "inputs": [
      {
        "name": "text",
        "source": "/document/content"
      }
    ],
    "outputs": [
      {
        "name": "persons",
        "targetName": "people"
      }
    ]
  }

Przykładowe dane wejściowe

{
    "values": [
      {
        "recordId": "1",
        "data":
           {
             "text": "This is the loan application for Joe Romero, a Microsoft employee who was born in Chile and who then moved to Australia… Ana Smith is provided as a reference.",
             "languageCode": "en"
           }
      }
    ]
}

Przykładowe dane wyjściowe

{
  "values": [
    {
      "recordId": "1",
      "data" : 
      {
        "persons": [ "Joe Romero", "Ana Smith"],
        "locations": ["Chile", "Australia"],
        "organizations":["Microsoft"],
        "entities":  
        [
          {
            "category":"person",
            "value": "Joe Romero",
            "offset": 33,
            "confidence": 0.87
          },
          {
            "category":"person",
            "value": "Ana Smith",
            "offset": 124,
            "confidence": 0.87
          },
          {
            "category":"location",
            "value": "Chile",
            "offset": 88,
            "confidence": 0.99
          },
          {
            "category":"location",
            "value": "Australia",
            "offset": 112,
            "confidence": 0.99
          },
          {
            "category":"organization",
            "value": "Microsoft",
            "offset": 54,
            "confidence": 0.99
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Przypadki ostrzegawcze

Jeśli kod języka dokumentu nie jest obsługiwany, zwracane jest ostrzeżenie i nie są wyodrębniane żadne jednostki.

Zobacz także

  • Ostatnia aktualizacja o