Azure.AI.TextAnalytics Obor názvů

Sada možností sloužících ke konfiguraci abstraktního shrnutí, včetně verze modelu, která se má použít, maximálního počtu vět, které může výsledný souhrn obsahovat, a dalších.

Vyjádření výsledku provedení příkazu AbstractSummaryAction na dané sadě dokumentů.

Reprezentace abstraktního shrnutí prováděného v dané sadě dokumentů jako stránkovací dlouhotrvající operace.

Sada možností sloužících ke konfiguraci abstraktního souhrnu, včetně zobrazovaného názvu, který se má použít, maximálního počtu vět, které může výsledný souhrn obsahovat, a dalších.

Reprezentace výsledku abstraktního shrnutí v daném dokumentu.

Kolekce výsledků provádění abstraktního shrnutí pro danou sadu dokumentů.

Představuje model rozlišení entity Age.

Pageable operation class for analyzing multiple actions using long running operation.

Možnosti, které umožňují volajícím určit podrobnosti o tom, jak se operace spouští a jaké informace z ní služba vrací.

Například to, jestli se mají zahrnout statistiky.

Výsledky provádění více akcí v sadě dokumentů

Konfigurace, které volajícím umožňují zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Analyzovat entity zdravotní péče v sadě dokumentů. Můžete například nastavit verzi modelu a zakázat protokolování služby.

Výsledek provedení příkazu na AnalyzeHealthcareEntitiesAction vstupních dokumentech.

Pageable operation class for analyzing multiple healthcare documents using long running operation.Pageable operation class for analyzing multiple healthcare documents using long running operation.

Možnosti, které umožňují volajícím určit podrobnosti o tom, jak se operace spouští a jaké informace z ní služba vrací.

Vyjádření výsledku analýzy zdravotnických entit v daném dokumentu.

AnalyzeHealthcareEntitiesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Analyzovat mínění v sadě dokumentů. Můžete například provést dolování názorů, nastavit verzi modelu a další.

Výsledek provedení příkazu na AnalyzeSentimentAction vstupních dokumentech.

Možnosti, které volajícím umožňují zadat podrobnosti o způsobu spuštění operace. Můžete například provést dolování názorů, nastavit verzi modelu, zda se mají zahrnout statistiky a další.

Výsledek operace analyzovat mínění v jednom dokumentu, který obsahuje předpovězené mínění pro každou větu i pro celý dokument.

AnalyzeSentimentResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Představuje model rozlišení entit oblasti.

Abstraktní základní třída pro rozlišení entit. Upozorňujeme, že BaseResolution je základní třída. Podle scénáře může být zde potřeba přiřadit odvozenou třídu základní třídy nebo je potřeba tuto vlastnost přetypovat na jednu z možných odvozených tříd. Mezi dostupné odvozené třídy patří AgeResolution, AreaResolution, CurrencyResolution, DateTimeResolution, LengthResolutionInformationResolution, NumberResolution, NumericRangeResolution, OrdinalResolution, SpeedResolution, TemperatureResolution, , TemporalSpanResolution, a VolumeResolutionWeightResolution.

CategorizedEntity Kolekce objektů v dokumentu a upozornění, ke kterým došlo při zpracování dokumentu.

Kolekce kategorií, které byly použity ke klasifikaci daného dokumentu.

Pageable operation class for klasifikovat jeden a více popisků z více dokumentů pomocí dlouhotrvající operace.

Reprezentace výsledku dynamické klasifikace nebo vlastní klasifikace textu v daném dokumentu

ClassifyDocumentResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Představuje model řešení entity měny.

Řešení pro instance entit datetime.

Vstup pro operaci rozpoznávání jazyka. Tento objekt umožňuje volajícímu zadat jedinečné ID dokumentu, celý text dokumentu a nápovědu označující zemi původu dokumentu, aby prediktivnímu modelu pomohl rozpoznat jazyk dokumentu.

Výsledek operace rozpoznávání jazyka v jednom dokumentu obsahující predikci jazyka, ve kterém je dokument napsaný.

DetectLanguageResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Celkové předpovězené skóre mínění a spolehlivosti pro dokument Zahrnuje také predikci mínění pro jednotlivé věty.

Další informace o mínění textu najdete v tématu https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis.

Kolekce výsledků provádění dynamické klasifikace v dané sadě dokumentů.

Model představující odkaz na entitu zdravotní péče do konkrétního katalogu entit.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Extrahovat klíčové fráze v sadě dokumentů. Můžete například nastavit verzi modelu a zakázat protokolování služby.

Výsledek provedení příkazu na ExtractKeyPhrasesAction vstupních dokumentech.

Výsledek operace extrakce klíčových frází v dokumentu

ExtractKeyPhrasesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Sada možností sloužících ke konfiguraci extrahovaného souhrnu, včetně verze modelu, která se má použít, maximálního počtu vět, které se mají extrahovat, a dalších.

Vyjádření výsledku provedení příkazu ExtractSummaryAction na dané sadě dokumentů.

Reprezentace extrahovaného souhrnu prováděného v dané sadě dokumentů jako stránkovatelná dlouhotrvající operace

Sada možností sloužících ke konfiguraci extrahovaného souhrnu, včetně zobrazovaného názvu, který se má použít, maximálního počtu vět, které se mají extrahovat, a dalších.

Reprezentace výsledku provedení extrahovaného shrnutí v daném dokumentu

Kolekce výsledků provádění extrahovaného souhrnu pro danou sadu dokumentů.

Model, který obsahuje informace o zjištěné entitě zdravotní péče.

The HealthcareAssertion.

Určuje vztah mezi entitami.

Určuje relační roli pro entitu.

Představuje model rozlišení entit s informacemi (daty).

Kolekce klíčových frází, které jsou v dokumentu, a upozornění, ke kterým došlo při zpracování dokumentu.

Představuje model rozlišení entity délky.

LinkedEntity Kolekce objektů v dokumentu a upozornění, ke kterým došlo při zpracování dokumentu.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Klasifikace více popisků v sadě dokumentů. To odpovídá úloze více klasifikací ve službě Language. Například názvy cílových projektů a nasazení jsou vyžadovány pro úspěšnou akci vlastní klasifikace.

Výsledek provedení MultiLabelClassifyAction příkazu na vstupních dokumentech.

Možnosti, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak se operace spustí a jaké informace z ní služba vrátí.

Řešení pro instance číselných entit.

představuje rozlišení číselných intervalů.

Rozlišení pro instance entit řadových čísel.

PiiEntity Kolekce objektů v dokumentu a upozornění při zpracování dokumentu.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Rozpoznat vlastní entity v sadě dokumentů.

Výsledek spuštění na RecognizeCustomEntitiesAction vstupních dokumentech.

Stránkovatelná třída operace pro rozpoznávání vlastních entit z více dokumentů pomocí dlouhotrvající operace.

Možnosti, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak se operace spustí a jaké informace z ní služba vrátí.

RecognizeEntitiesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Rozpoznat entity v sadě dokumentů. Můžete například nastavit verzi modelu a zakázat protokolování služby.

Výsledek spuštění na RecognizeEntitiesAction vstupních dokumentech.

Výsledek operace rozpoznávání entit v dokumentu, který obsahuje kolekci CategorizedEntity objektů identifikovaných v daném dokumentu.

RecognizeEntitiesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Konfigurace, které volajícím umožňují zadat podrobnosti o tom, jak spustit akci Rozpoznat propojené entity v sadě dokumentů. Můžete například nastavit verzi modelu a zakázat protokolování služby.

Výsledek spuštění na RecognizeLinkedEntitiesAction vstupních dokumentech.

Výsledek operace rozpoznávání propojených entit v dokumentu, který obsahuje kolekci LinkedEntity objektů identifikovaných v daném dokumentu.

RecognizeLinkedEntitiesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci Rozpoznat entity PII v sadě dokumentů. Můžete například nastavit verzi modelu, filtrovat entity odpovědi podle daného filtru domény a další.

Výsledek spuštění na RecognizePiiEntitiesAction vstupních dokumentech.

Možnosti, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o způsobu spuštění operace. Můžete například nastavit verzi modelu, jestli se mají zahrnout statistiky, filtrovat entity odpovědí podle daného filtru domény a další.

Výsledek operace rozpoznávání entit PII v dokumentu, který obsahuje kolekci PiiEntity objektů obsahujících identifikovatelné osobní údaje nalezené v daném dokumentu.

RecognizePiiEntitiesResult Kolekce objektů odpovídajících dávce dokumentů a informace o dávkové operaci.

Představuje skóre spolehlivosti mezi 0 a 1 ve všech třídách mínění: pozitivní, neutrální, negativní.

Konfigurace, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak provést akci klasifikace s jedním popiskem u sady dokumentů. To odpovídá úloze klasifikace bez přípony ve službě Language. Například názvy cílového projektu a nasazení se vyžadují pro úspěšnou akci vlastní klasifikace.

Výsledek spuštění na SingleLabelClassifyAction vstupních dokumentech.

Možnosti, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak se operace spustí a jaké informace z ní služba vrátí.

Představuje model rozlišení entit rychlosti.

Představuje model rozlišení entity teploty.

představuje vyřešení data a/nebo časového rozsahu.

Základní typ pro výsledky Analýza textu akce provedené v sadě dokumentů.

Určuje sadu akcí, které se provedou se vstupními dokumenty.

Klient, který se má použít pro interakci se službou Azure Cognitive Service for Language, která zahrnuje Analýza textu.

Možnosti, které umožňují konfigurovat správu požadavků odeslaných službě. Nastavte například výchozí hodnotu Pro nápovědu k zemi nebo Jazyk, která se bude vztahovat na všechna volání klientů. Přidání protokolování, přidání hlaviček k požadavku atd.

Vstup představující jednotlivý textový dokument, který má být analyzován prediktivním modelem služby Language pro danou operaci.

Model factory, který umožňuje napodobování pro knihovnu Analýza textu.

Možnosti, které umožňují volajícím zadat podrobnosti o tom, jak se operace spustí a jaké informace z ní služba vrátí.

Můžete například nastavit verzi modelu, jestli se mají zahrnout statistiky a další.

Základní typ pro výsledky Analýza textu operací odpovídajících dokumentu. Pokud je operace neúspěšná, vlastnosti Id a Error se vyplní, ale ostatní se vyplní.

Pokud byla v požadavku zadána hodnota showStats=true, bude toto pole obsahovat informace o datové části požadavku.

Vstup představující jednotlivý textový dokument, který má být analyzován prediktivním modelem služby Language pro danou operaci. Dokument obsahuje ID dokumentu, celý text dokumentu a jazyk, ve kterém je dokument napsán.

Představuje model rozlišení entit objemu.

Představuje model rozlišení entity hmotnosti.

Souhrn vytvořený službou z daného dokumentu.

Měrná jednotka stáří.

Měrná jednotka oblasti.

Obsahuje předpovězené mínění, skóre spolehlivosti a další informace související s analýzou dolování názorů.

Například ve větě "Jídlo je dobré", hodnocení cílového "jídlo" je "dobré".

Slovo nebo fráze, které byly rozpoznány jako entita a odpovídajícím způsobem kategorizovány modelem a taxonomií rozpoznávání pojmenovaných entit služby. Seznam podporovaných kategorií a podkategorií najdete v tématu https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/concepts/named-entity-categories.

Kategorie, která byla použita ke klasifikaci daného dokumentu.

Určuje jednu nebo více kategorií na dokument. Výchozí hodnota je více klasifikací, která může pro každý dokument vrátit více než jednu třídu.

SubKind DateTime.

Predikce jazyka, ve kterém je dokument napsán.

Získá kategorii entity odvozené pojmenovaným modelem rozpoznávání entit jazykové služby. Seznam dostupných kategorií je popsaný v tématu Podporované kategorie entit v rozpoznávání pojmenovaných entit.

Verze FHIR Spec, kterou výsledek použije k formátování fhirBundle. Další informace najdete v tématu https://www.hl7.org/fhir/overview.html.

Typ dokumentu, který lze zadat jako vstup pro dokumenty Fhir. Při použití očekávejte, že budete mít k dispozici fhirVersion. Chování při použití výčtu None je stejné jako při použití parametru documentType.

Kategorie entity Healthcare.

Typ relace. Mezi příklady patří: DosageOfMedication nebo "FrequencyOfMedication" atd.

Informační (datová) měrná jednotka.

Délka Měrná jednotka.

The LinkedEntity.

Shoda.

Typ extrahované číselné entity.

Slovo nebo slovní spojení identifikované jako identifikovatelné osobní údaje, které lze v dané taxonomii kategorizovat jako známý typ. Sada kategorií rozpoznaných službou Language je popsána na adrese https://aka.ms/azsdk/language/pii.

The PiiCategory.

Druh rozsahu, který představuje objekt resolution.

Referenční bod, který pořadové číslo označuje.

Identifikuje skript vstupního dokumentu.

Objekt názoru věty obsahuje hodnocení extrahovaná z věty. Skládá se jak z cíle, o který se tato hodnocení vztahují, tak ze samotného samotného posouzení.

Predikované mínění a další analýzy, jako je dolování názorů pro každou větu v odpovídajícím dokumentu.

Další informace týkající se mínění v textu najdete v tématu https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Jednotka měření rychlosti.

Reprezentace textu, který služba použila jako kontext k vytvoření daného souhrnu.

Věta extrahovaná z daného dokumentu jako výsledek provedení extrahovaného shrnutí. Věta získá skóre pořadí na základě své relevance určené službou.

Kritéria řazení, která se mají použít pro výsledky extrahovaného souhrnu.

Obsahuje související hodnocení, předpovězené mínění, skóre spolehlivosti a další informace o cíli produktu. Cíl produktu nebo služby je klíčovou součástí tohoto produktu nebo služby.

Například v "Jídlo v hotelu Foo je dobré", "jídlo" je cílem "Hotel Foo".

Měrná jednotka teploty.

Volitelný modifikátor instance data a času.

Cloudové cílové skupiny dostupné pro TextAnalytics

Analýza textu chyba.

Analýza textu hodnoty kódů chyb.

Stav úlohy v uvedeném čase poslední aktualizace.

Analýza textu Upozornění.

Analýza textu hodnoty kódu upozornění.

Pokud byla v požadavku zadána hodnota showStats=true, bude toto pole obsahovat informace o datové části dokumentu.

Měrná jednotka objemu.

Měrná jednotka hmotnosti.

Popisuje, jestli je zdravotnická entita na předmětu dokumentu, nebo jestli tato entita popisuje někoho jiného v dokumentu. Například v části "Matka subjektu má horečku" není entita "horečka" přidružena k tomuto předmětu, ale k matce subjektu.

Určuje jistotu HealthcareEntityAssertion například v části "Pacient může mít horečku", entita horečky není 100% jistá, ale místo toho je "PozitivníPossible".

Určuje podmínku .HealthcareEntityAssertion Například "Pokud má pacient horečku, má zápal plic", diagnóza pneumonie je "podmíněna" tím, zda má pacient horečku.

Různé domény entit pii, podle které můžou uživatelé filtrovat požadavky.

Verze Analýza textu nebo jazyková služba podporovaná touto klientskou knihovnou.

Předpovězené mínění pro daný dokument