Azure.AI.TextAnalytics Espacio de nombres

Conjunto de opciones usadas para configurar el resumen abstracto, incluida la versión del modelo que se va a usar, el número máximo de oraciones que puede tener el resumen resultante, etc.

Representación del resultado de realizar un AbstractiveSummarizeAction objeto en un conjunto determinado de documentos.

Representación del resumen abstracto que se realiza en un conjunto determinado de documentos como una operación paginable y de larga duración.

Conjunto de opciones usadas para configurar el resumen abstracto, incluido el nombre para mostrar que se va a usar, el número máximo de oraciones que puede tener el resumen resultante, etc.

Representación del resultado de realizar un resumen abstracto en un documento determinado.

Colección de los resultados de la realización de resúmenes abstractos en un conjunto determinado de documentos.

Clase de operación paginable para analizar varias acciones mediante una operación de larga duración.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Por ejemplo, si se van a incluir estadísticas.

Los resultados de ejecutar varias acciones en un conjunto de documentos.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Analizar entidades sanitarias en un conjunto de documentos. Por ejemplo, establezca la versión del modelo y deshabilite el registro del servicio.

Resultado de la ejecución de en AnalyzeHealthcareEntitiesAction los documentos de entrada.

Clase de operación paginable para analizar varios documentos sanitarios mediante una operación de larga duración.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Representación del resultado del análisis de las entidades sanitarias en un documento determinado.

Colección de AnalyzeHealthcareEntitiesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Analizar opinión en un conjunto de documentos. Por ejemplo, ejecute minería de opiniones, establezca la versión del modelo, etc.

Resultado de la ejecución de en AnalyzeSentimentAction los documentos de entrada.

Opciones que permiten a los llamadores especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación. Por ejemplo, ejecute la minería de opiniones, establezca la versión del modelo, si se van a incluir estadísticas, etc.

Resultado de la operación de análisis de opiniones en un único documento, que contiene la opinión prevista para cada frase, así como para el documento completo.

Colección de AnalyzeSentimentResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Colección de objetos de CategorizedEntity un documento y advertencias encontradas al procesar el documento.

Colección de categorías que se usaron para clasificar un documento determinado.

Clase de operación paginable para clasificar una y varias etiquetas de varios documentos mediante una operación de larga duración.

Representación del resultado de realizar una clasificación de texto personalizada en un documento determinado.

Colección de ClassifyDocumentResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Entrada para la operación de detección de idioma. Este objeto permite al autor de la llamada especificar un identificador de documento único, así como el texto completo de un documento y una sugerencia que indica el país de origen del documento para ayudar al modelo predictivo a detectar el idioma del documento.

Resultado de la operación de detección de idioma en un único documento, que contiene una predicción del idioma en el que se escribe el documento.

Colección de DetectLanguageResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Puntuaciones generales de confianza y opiniones previstas para el documento. También incluye la predicción de opiniones por oración.

Para obtener más información sobre la opinión de texto, vea https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis.

Modelo que representa una referencia para la entidad sanitaria en un catálogo de entidades específico.

Conjunto de opciones usadas para configurar el resumen extractivo, incluida la versión del modelo que se va a usar, el número máximo de oraciones que se van a extraer y mucho más.

Representación del resultado de realizar un ExtractiveSummarizeAction objeto en un conjunto determinado de documentos.

Representación del resumen extractivo que se realiza en un conjunto determinado de documentos como una operación paginable y de larga duración.

Conjunto de opciones usadas para configurar el resumen extractivo, incluido el nombre para mostrar que se va a usar, el número máximo de oraciones que se van a extraer y mucho más.

Representación del resultado de realizar un resumen extractivo en un documento determinado.

Colección de los resultados de realizar un resumen extractivo en un conjunto determinado de documentos.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Extraer keyPhrases en un conjunto de documentos. Por ejemplo, establezca la versión del modelo y deshabilite el registro del servicio.

Resultado de la ejecución de en ExtractKeyPhrasesAction los documentos de entrada.

Resultado de la operación extraer frases clave en un documento.

Colección de ExtractKeyPhrasesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Modelo que contiene información sobre la entidad sanitaria detectada.

La HealthcareAssertion.

Determina la relación entre las entidades.

Determina el rol de relación para la entidad.

Colección de frases clave presentes en un documento y advertencias encontradas al procesar el documento.

Colección de objetos de LinkedEntity un documento y advertencias encontradas al procesar el documento.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Clasificación de varias etiquetas en un conjunto de documentos. Esto corresponde a una tarea de clasificación múltiple en el servicio de lenguaje. Por ejemplo, los nombres de proyecto y implementación de destino son necesarios para una acción de clasificación personalizada correcta.

Resultado de la ejecución de en MultiLabelClassifyAction los documentos de entrada.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Colección de objetos de PiiEntity un documento y advertencias encontradas al procesar el documento.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Reconocer entidades personalizadas en un conjunto de documentos.

Resultado de la ejecución de en RecognizeCustomEntitiesAction los documentos de entrada.

Clase de operación paginable para reconocer títulos personalizados de varios documentos mediante una operación de larga duración.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Colección de RecognizeEntitiesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Reconocer entidades en un conjunto de documentos. Por ejemplo, establezca la versión del modelo y deshabilite el registro del servicio.

Resultado de la ejecución de en RecognizeEntitiesAction los documentos de entrada.

Resultado de la operación reconocer entidades en un documento, que contiene una colección de los CategorizedEntity objetos identificados en ese documento.

Colección de RecognizeEntitiesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Reconocer entidades vinculadas en un conjunto de documentos. Por ejemplo, establezca la versión del modelo y deshabilite el registro del servicio.

Resultado de la ejecución de en RecognizeLinkedEntitiesAction los documentos de entrada.

Resultado de la operación reconocer entidades vinculadas en un documento, que contiene una colección de los LinkedEntity objetos identificados en ese documento.

Colección de RecognizeLinkedEntitiesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Configuraciones que permiten a los llamadores especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción Reconocer entidades PII en un conjunto de documentos. Por ejemplo, establezca la versión del modelo, filtre las entidades de respuesta por un filtro de dominio determinado, etc.

Resultado de la ejecución de en RecognizePiiEntitiesAction los documentos de entrada.

Opciones que permiten a los llamadores especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación. Por ejemplo, establezca la versión del modelo, si se van a incluir estadísticas, filtre las entidades de respuesta por un filtro de dominio determinado, etc.

Resultado de la operación de reconocimiento de entidades PII en un documento, que contiene una colección de los PiiEntity objetos que contienen información de identificación personal que se encontraron en ese documento.

Colección de RecognizePiiEntitiesResult objetos correspondientes a un lote de documentos e información sobre la operación por lotes.

Representa las puntuaciones de confianza entre 0 y 1 en todas las clases de sentimiento: positivas, neutras y negativas.

Configuraciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo ejecutar una acción clasificación de etiqueta única en un conjunto de documentos. Esto corresponde a una tarea Clasificación de etiquetas única en el servicio de lenguaje. Por ejemplo, los nombres de proyecto y implementación de destino son necesarios para una acción de clasificación personalizada correcta.

Resultado de la ejecución de en SingleLabelClassifyAction los documentos de entrada.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Tipo base para los resultados de Text Analytics Acciones ejecutadas en un conjunto de documentos.

Determina el conjunto de acciones que se ejecutarán en los documentos de entrada.

El cliente que se va a usar para interactuar con Azure Cognitive Service for Language, que incluye Text Analytics.

Opciones que permiten configurar la administración de la solicitud enviada al servicio. Por ejemplo, establezca un valor predeterminado para la sugerencia país o idioma que se aplicará a todas las llamadas de cliente. Agregar registro, agregar encabezados para solicitar, etc.

Entrada que representa un documento de texto individual que va a analizar el modelo predictivo del servicio de lenguaje para una operación determinada.

Generador de modelos que permite la simulación de la biblioteca de Text Analytics.

Opciones que permiten a los autores de llamadas especificar detalles sobre cómo se ejecuta la operación y qué información devuelve el servicio.

Por ejemplo, establezca la versión del modelo, si se van a incluir estadísticas, etc.

Tipo base para los resultados de Text Analytics operaciones correspondientes a un documento. Si la operación no se realiza correctamente, se rellenarán las propiedades Id y Error, pero no otras.

si se especificó showStats=true en la solicitud, este campo contendrá información sobre la carga de la solicitud.

Entrada que representa un documento de texto individual que va a analizar el modelo predictivo del servicio de lenguaje para una operación determinada. El documento contiene el identificador del documento, el texto completo del documento y el idioma en el que se escribe el documento.

Resumen generado por el servicio a partir de un documento determinado.

Representación del texto utilizado como contexto por el servicio para generar un resumen determinado.

Contiene la opinión prevista, las puntuaciones de confianza y otra información relacionada con el análisis de minería de opiniones.

Por ejemplo, en la frase "El alimento es bueno", la evaluación de la "comida" objetivo es "buena".

Palabra o frase que se reconoció como una entidad y categorizada en consecuencia por el modelo de reconocimiento de entidades con nombre del servicio y la taxonomía. Para obtener la lista de categorías y subcategorías admitidas, vea https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/concepts/named-entity-categories.

Categoría que se usó para clasificar un documento determinado.

Predicción del idioma en el que se escribe un documento.

Obtiene la categoría de entidad inferida por el modelo de reconocimiento de entidades con nombre del servicio language. La lista de categorías disponibles se describe en Categorías de entidades admitidas en Reconocimiento de entidades con nombre.

Una frase extraída de un documento determinado como resultado de realizar un resumen extractivo en él. La frase recibe una puntuación de clasificación en función de su relevancia, según lo determinado por el servicio.

El orden en que se devolverán las oraciones extraídas en el resultado del resumen extractivo.

Categoría de entidad de atención sanitaria.

Tipo de relación. Algunos ejemplos son: DosageOfMedication o "FrequencyOfMedication", etc.

The LinkedEntity.

Coincidencia.

Palabra o frase identificada como información de identificación personal que se puede clasificar como tipo conocido en una taxonomía determinada. El conjunto de categorías reconocidas por el servicio language se describe en https://aka.ms/azsdk/language/pii.

The PiiCategory.

Un objeto de opinión de frase contiene evaluaciones extraídas de una frase. Consta tanto del objetivo de que se trata de estas evaluaciones como de la propia evaluación.

Opinión prevista y otros análisis, como la minería de opiniones para cada frase del documento correspondiente.

Para obtener más información sobre la opinión de texto, vea https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Contiene las evaluaciones relacionadas, la opinión prevista, las puntuaciones de confianza y otra información sobre un destino de un producto. Un destino de un producto o servicio es un componente clave de ese producto o servicio.

Por ejemplo, en "La comida del Hotel Foo es buena", "comida" es un objetivo de "Hotel Foo".

Audiencias en la nube disponibles para TextAnalytics.

Text Analytics Error.

Text Analytics valores de código de error.

El estado.

Text Analytics Advertencia.

Text Analytics valores de código de advertencia.

si se especificó showStats=true en la solicitud, este campo contendrá información sobre la carga del documento.

Describe si la entidad sanitaria está en el tema del documento o si esta entidad describe a otra persona en el documento. Por ejemplo, en "La madre del sujeto tiene fiebre", la entidad "fiebre" no está asociada con el sujeto, sino con la madre del sujeto.

Determina la certeza del HealthcareEntityAssertion ejemplo, en "El paciente puede tener fiebre", la entidad de fiebre no es 100% cierta, sino que es "PositivePossible".

Determina la condición de HealthcareEntityAssertion. Por ejemplo, "Si el paciente tiene fiebre, tiene neumonía", el diagnóstico de neumonía es "condicional" sobre si el paciente tiene fiebre.

Los distintos dominios de entidades de PII por los que los usuarios pueden filtrar las solicitudes.

Las versiones del servicio de idioma o Text Analytics compatibles con esta biblioteca cliente.

Opinión prevista para un documento determinado.