Come creare un progetto di classificazione personalizzata del testo

Creare una nuova risorsa dal portale di Azure

1. Accedere al portale di Azure per creare una nuova risorsa di Lingua di Azure AI.

2. Nella finestra visualizzata, selezionare Classificazione personalizzata del testo e Riconoscimento entità denominata personalizzata dalle funzionalità personalizzate. Selezionare Continua per creare la risorsa nella parte inferiore dello schermo.

   

3. Creare una risorsa linguistica con i dettagli seguenti.

   Nome	Valore obbligatorio
   Abbonamento	La sottoscrizione di Azure.
   Gruppo di risorse	Un gruppo di risorse di Azure che conterrà la risorsa. È possibile usarne uno esistente o crearne uno nuovo.
   Area	Una delle aree supportate. Ad esempio: “Stati Uniti occidentali 2”.
   Nome	Un nome per la risorsa.
   Piano tariffario	Uno dei piani tariffari supportati. Per provare il servizio, è possibile usare il livello gratuito (F0).

   Se viene visualizzato un messaggio che indica che “l'account di accesso non è un proprietario del gruppo di risorse dell'account di archiviazione selezionato”, è necessario assegnare all'account un ruolo di proprietario nel gruppo di risorse per poter creare una risorsa linguistica. Per assistenza contattare il proprietario della sottoscrizione di Azure.

   È possibile determinare il proprietario della sottoscrizione di Azure eseguendo una ricerca nel gruppo di risorse e seguendo il collegamento alla sottoscrizione associata. Quindi:

   1. Selezionare la scheda Controllo di accesso (IAM)
   2. Selezionare Assegnazioni di ruolo
   3. Filtrare in base a Ruolo:Proprietario.

4. Nella sezione Classificazione personalizzata del testo e Riconoscimento entità denominata personalizzata, selezionare un account di archiviazione esistente o scegliere Nuovo account di archiviazione. Questi valori consentono di iniziare senza usare necessariamente i valori dell'account di archiviazione che verranno usati in ambienti di produzione. Per evitare la latenza durante la creazione del progetto, connettersi agli account di archiviazione nella stessa area della risorsa linguistica.

   Valore dell'account di archiviazione	Valore consigliato
   Nome account di archiviazione	Qualsiasi nome
   Storage account type	LRS Standard

5. Accertarsi che sia selezionata l’opzione Avviso intelligenza artificiale responsabile. Selezionare Rivedi e crea nella parte inferiore della pagina.

Creare una nuova risorsa linguistica da Language Studio

Al primo accesso verrà visualizzata una finestra in Language Studio che consente di scegliere una risorsa linguistica esistente o crearne una nuova. È possibile creare una risorsa anche facendo clic sull'icona delle impostazioni nell'angolo superiore destro, selezionando Risorse e facendo clic su Crea una nuova risorsa.

Creare una risorsa linguistica con i dettagli seguenti.

Per usare la classificazione personalizzata del testo, è necessario connettere la risorsa a un account di archiviazione. Se non se ne ha uno, è possibile creare un account di Archiviazione di Azure. Usare la procedura seguente per creare il primo progetto e connettere l'account di archiviazione.

1. Accedere a Language Studio. Verrà visualizzata una finestra che consente di selezionare la sottoscrizione e la risorsa linguistica. Selezionare la risorsa linguistica.

2. Nella sezione Classifica testo di Language Studio, selezionare Classificazione personalizzata del testo.

   

3. Selezionare Crea nuovo progetto dal menu in alto nella pagina dei progetti. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

   

4. Dopo aver fatto clic su Crea nuovo progetto, verrà visualizzata una finestra che consente di connettere il proprio account di archiviazione. Se è già stato connesso un account di archiviazione, verrà visualizzato l'account di archiviazione connesso. In caso contrario, scegliere l'account di archiviazione dall'elenco a discesa visualizzato e selezionare Connetti account di archiviazione. Verranno impostati i ruoli necessari per l'account di archiviazione. Questo passaggio potrebbe restituire un errore se all’utente non è assegnato il ruolo di proprietario nell'account di archiviazione.

   Nota

   • Questo passaggio deve essere eseguito una sola volta per ogni nuova risorsa linguistica usata.
   • Questo processo è irreversibile, per cui se si connette un account di archiviazione a una risorsa linguistica, non sarà possibile disconnetterlo in un secondo momento.
   • È possibile connettere una risorsa linguistica a un solo account di archiviazione.

   

5. Selezionare il tipo di progetto. È possibile creare un progetto di classificazione multietichetta in cui ogni documento può appartenere a una o più classi o a un progetto di classificazione con etichetta singola in cui ogni documento può appartenere a una sola classe. Il tipo selezionato non potrà essere modificato successivamente. Altre informazioni sui tipi di progetto

   

6. Immettere le informazioni sul progetto, inclusi un nome, una descrizione e la lingua dei documenti nel progetto. Se si usa il set di dati di esempio, selezionare Inglese. Non sarà possibile modificare il nome del progetto in un secondo momento. Selezionare Avanti.

   Suggerimento

   Il set di dati non deve essere tutto nella stessa lingua. È possibile avere più documenti, ognuno con diverse lingue supportate. Se il set di dati contiene documenti in lingue diverse o se si prevede testo in lingue diverse durante il runtime, selezionare l’opzione Abilita set di dati multilingue quando si immettono le informazioni di base per il progetto. Questa opzione può essere abilitata in un secondo momento dalla pagina Impostazioni progetto.

7. Selezionare il contenitore in cui è stato caricato il set di dati.

   Nota

   Se i dati sono già stati etichettati, accertarsi che rispettino il formato supportato e selezionare Sì, i documenti sono già etichettati e il file di etichette JSON è formattato, quindi selezionare il file di etichette dal menu a discesa seguente.

   Se si usa uno dei set di dati di esempio, usare il file JSON webOfScience_labelsFile o movieLabels incluso. Quindi seleziona Avanti.

8. Esaminare i dati immessi e selezionare Crea progetto.

È possibile creare una nuova risorsa e un account di archiviazione usando i file del modello e dei parametri seguenti dell'interfaccia della riga di comando ospitati in GitHub.

Modificare i valori seguenti nel file di parametri:

Usare il comando PowerShell seguente per distribuire il modello di Azure Resource Manager (ARM) con i file modificati.

New-AzResourceGroupDeployment -Name ExampleDeployment -ResourceGroupName ExampleResourceGroup `
  -TemplateFile <path-to-arm-template> `
  -TemplateParameterFile <path-to-parameters-file>

Per informazioni sui modelli di distribuzione e sui file di parametri, vedere la documentazione del modello di Resource Manager.

La risorsa Lingua deve avere la gestione delle identità per abilitarla usando il portale di Azure:

1. Accedere alla risorsa Lingua
2. Nel menu a sinistra, nella sezione Gestione risorse, selezionare Identità
3. Nella scheda Assegnata dal sistema, accertarsi che lo Stato sia impostato su Attivo

La risorsa Linguaggio deve avere la gestione delle identità; per abilitarla tramite Studio di linguaggio:

1. Selezionare l'icona delle impostazioni nell'angolo superiore destro dello schermo
2. Selezionare Risorse
3. Selezionare la casella di controllo Identità gestita per la risorsa Lingua di Azure AI.

1. Accedere a Language Studio. Verrà visualizzata una finestra che consente di selezionare la sottoscrizione e la risorsa linguistica. Selezionare la risorsa linguistica.

2. Nella sezione Classifica testo di Language Studio, selezionare Classificazione personalizzata del testo.

   

3. Selezionare Crea nuovo progetto dal menu in alto nella pagina dei progetti. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

   

4. Dopo aver fatto clic su Crea nuovo progetto, verrà visualizzata una finestra che consente di connettere il proprio account di archiviazione. Se è già stato connesso un account di archiviazione, verrà visualizzato l'account di archiviazione connesso. In caso contrario, scegliere l'account di archiviazione dall'elenco a discesa visualizzato e selezionare Connetti account di archiviazione. Verranno impostati i ruoli necessari per l'account di archiviazione. Questo passaggio potrebbe restituire un errore se all’utente non è assegnato il ruolo di proprietario nell'account di archiviazione.

   Nota

   • Questo passaggio deve essere eseguito una sola volta per ogni nuova risorsa linguistica usata.
   • Questo processo è irreversibile, per cui se si connette un account di archiviazione a una risorsa linguistica, non sarà possibile disconnetterlo in un secondo momento.
   • È possibile connettere una risorsa linguistica a un solo account di archiviazione.

   

5. Selezionare il tipo di progetto. È possibile creare un progetto di classificazione multietichetta in cui ogni documento può appartenere a una o più classi o a un progetto di classificazione con etichetta singola in cui ogni documento può appartenere a una sola classe. Il tipo selezionato non potrà essere modificato successivamente. Altre informazioni sui tipi di progetto

   

6. Immettere le informazioni sul progetto, inclusi un nome, una descrizione e la lingua dei documenti nel progetto. Se si usa il set di dati di esempio, selezionare Inglese. Non sarà possibile modificare il nome del progetto in un secondo momento. Selezionare Avanti.

   Suggerimento

   Il set di dati non deve essere tutto nella stessa lingua. È possibile avere più documenti, ognuno con diverse lingue supportate. Se il set di dati contiene documenti in lingue diverse o se si prevede testo in lingue diverse durante il runtime, selezionare l’opzione Abilita set di dati multilingue quando si immettono le informazioni di base per il progetto. Questa opzione può essere abilitata in un secondo momento dalla pagina Impostazioni progetto.

7. Selezionare il contenitore in cui è stato caricato il set di dati.

   Nota

   Se i dati sono già stati etichettati, accertarsi che rispettino il formato supportato e selezionare Sì, i documenti sono già etichettati e il file di etichette JSON è formattato, quindi selezionare il file di etichette dal menu a discesa seguente.

   Se si usa uno dei set di dati di esempio, usare il file JSON webOfScience_labelsFile o movieLabels incluso. Quindi seleziona Avanti.

8. Esaminare i dati immessi e selezionare Crea progetto.

Per iniziare a creare un modello di classificazione personalizzata del testo, è necessario creare un progetto. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

Inviare una richiesta PATCH usando l'URL, le intestazioni e il corpo JSON seguenti per creare un progetto.

Richiesta URL

Usare l'URL seguente per creare un progetto. Sostituire i valori segnaposto seguenti con i propri valori.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

Intestazioni

Usare l'intestazione seguente per autenticare la richiesta.

Corpo

Usare il JSON seguente nella richiesta. Sostituire i valori segnaposto seguenti con i propri valori.

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "customMultiLabelClassification",
  "description": "Project description",
  "multilingual": "True",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}"
}

{
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}",
  "projectKind": "customSingleLabelClassification",
  "description": "Project description",
  "multilingual": "True",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}"
}

Questa richiesta restituirà una risposta 201 indicante che il progetto è stato creato.

Questa richiesta restituirà un errore se:

• La risorsa selezionata non dispone dell’autorizzazione appropriata per l'account di archiviazione.

1. Accedere a Language Studio. Verrà visualizzata una finestra che consente di selezionare la sottoscrizione e la risorsa linguistica. Selezionare la risorsa linguistica.

2. Nella sezione Classifica testo di Language Studio, selezionare Classificazione personalizzata del testo.

   

3. Selezionare Crea nuovo progetto dal menu in alto nella pagina dei progetti. La creazione di un progetto consentirà di etichettare i dati, eseguire il training, valutare, migliorare e distribuire i modelli.

   

4. Dopo aver fatto clic su Crea nuovo progetto, verrà visualizzata una schermata per consentire la connessione dell'account di archiviazione. Se non si riesce a trovare l'account di archiviazione, creare una risorsa usando la procedura consigliata. Se è già stato connesso un account di archiviazione alla risorsa Lingua, verrà visualizzato l'account di archiviazione connesso.

   Nota

   • Questo passaggio deve essere eseguito una sola volta per ogni nuova risorsa linguistica usata.
   • Questo processo è irreversibile, per cui se si connette un account di archiviazione a una risorsa linguistica, non sarà possibile disconnetterlo in un secondo momento.
   • È possibile connettere una risorsa linguistica a un solo account di archiviazione.

   

5. Selezionare il tipo di progetto. È possibile creare un progetto di classificazione multietichetta in cui ogni documento può appartenere a una o più classi o a un progetto di classificazione con etichetta singola in cui ogni documento può appartenere a una sola classe. Il tipo selezionato non potrà essere modificato successivamente.

   

6. Immettere le informazioni sul progetto, inclusi un nome, una descrizione e la lingua dei documenti nel progetto. Non sarà possibile modificare il nome del progetto in un secondo momento. Selezionare Avanti.

   Suggerimento

   Il set di dati non deve essere tutto nella stessa lingua. È possibile avere più documenti, ognuno con diverse lingue supportate. Se il set di dati contiene documenti in lingue diverse o se si prevede testo in lingue diverse durante il runtime, selezionare l’opzione Abilita set di dati multilingue quando si immettono le informazioni di base per il progetto. Questa opzione può essere abilitata in un secondo momento dalla pagina Impostazioni progetto.

7. Selezionare il contenitore in cui è stato caricato il set di dati.

8. Selezionare Sì, i documenti sono già etichettati e il file di etichette JSON è formattato e selezionare il file di etichette dal menu a discesa seguente per importare il file di etichette JSON. Accertarsi che segua il formato supportato.

9. Selezionare Avanti.

10. Esaminare i dati immessi e selezionare Crea progetto.

Inviare una richiesta POST usando l'URL, le intestazioni e il corpo JSON seguenti per importare il file di etichette. Accertarsi che il file di etichette rispetti il formato accettato.

Se esiste già un progetto con lo stesso nome, i dati di tale progetto vengono sostituiti.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}/:import?api-version={API-VERSION}

Intestazioni

Usare l'intestazione seguente per autenticare la richiesta.

Corpo

Usare il JSON seguente nella richiesta. Sostituire i valori segnaposto seguenti con i propri valori.

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
    "projectKind": "customMultiLabelClassification",
    "description": "Trying out custom multi label text classification",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}",
    "multilingual": true,
    "settings": {}
  },
  "assets": {
    "projectKind": "customMultiLabelClassification",
    "classes": [
      {
        "category": "Class1"
      },
      {
        "category": "Class2"
      }
    ],
    "documents": [
      {
        "location": "{DOCUMENT-NAME}",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "classes": [
          {
            "category": "Class1"
          },
          {
            "category": "Class2"
          }
        ]
      },
      {
        "location": "{DOCUMENT-NAME}",
        "language": "{LANGUAGE-CODE}",
        "dataset": "{DATASET}",
        "classes": [
          {
            "category": "Class2"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

{
  "projectFileVersion": "{API-VERSION}",
  "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
  "metadata": {
    "projectName": "{PROJECT-NAME}",
    "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
    "projectKind": "customSingleLabelClassification",
    "description": "Trying out custom multi label text classification",
    "language": "{LANGUAGE-CODE}",
    "multilingual": true,
    "settings": {}
  },
  "assets": {
    "projectKind": "customSingleLabelClassification",
        "classes": [
            {
                "category": "Class1"
            },
            {
                "category": "Class2"
            }
        ],
        "documents": [
            {
                "location": "{DOCUMENT-NAME}",
                "language": "{LANGUAGE-CODE}",
                "dataset": "{DATASET}",
                "class": {
                    "category": "Class2"
                }
            },
            {
                "location": "{DOCUMENT-NAME}",
                "language": "{LANGUAGE-CODE}",
                "dataset": "{DATASET}",
                "class": {
                    "category": "Class1"
                }
            }
        ]
    }
}

Dopo aver inviato la richiesta API, si riceverà una risposta 202 che indica che il processo è stato inviato correttamente. Nelle intestazioni della risposta estrarre il valore operation-location. Il formato sarà simile al seguente:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

{JOB-ID} viene usato per identificare la richiesta, poiché questa operazione è asincrona. Questo URL verrà usato per ottenere lo stato del processo di importazione.

Possibili scenari di errore per questa richiesta:

• La risorsa selezionata non dispone delle autorizzazioni appropriate per l'account di archiviazione.
• Il valore storageInputContainerName specificato non esiste.
• Il codice lingua usato non è non valido o il tipo del codice lingua non è stringa.
• Il valore multilingual è una stringa e non un valore booleano.

1. Accedere alla pagina delle impostazioni del progetto in Language Studio.

2. È possibile visualizzare i dettagli del progetto.

3. In questa pagina è possibile aggiornare la descrizione del progetto e abilitare/disabilitare il set di dati multilingue nelle impostazioni del progetto.

4. È anche possibile visualizzare il contenitore e l'account di archiviazione connessi alla risorsa Lingua.

5. In questa pagina è anche possibile recuperare la chiave primaria della risorsa.

   

Per ottenere i dettagli del progetto di classificazione personalizzata del testo, inviare una richiesta GET usando l'URL e le intestazioni seguenti. Sostituire i valori segnaposto con i propri valori.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}

Intestazioni

Usare l'intestazione seguente per autenticare la richiesta.

Testo della risposta

Dopo aver inviato la richiesta, si otterrà la risposta seguente.

{
  "createdDateTime": "2022-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastModifiedDateTime": "2022-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastTrainedDateTime": "2022-04-23T13:39:09.384Z",
  "lastDeployedDateTime": "2022-04-23T13:39:09.384Z",
  "projectKind": "customSingleLabelClassification",
  "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
  "projectName": "{PROJECT-NAME}",
  "multilingual": true,
  "description": "Project description",
  "language": "{LANGUAGE-CODE}"
}

Dopo aver inviato la richiesta API, si riceverà una risposta 200 indicante l'esito positivo e il corpo della risposta JSON con i dettagli del progetto.

Quando il progetto non è più necessario, è possibile eliminarlo usando Language Studio. Selezionare Classificazione personalizzata del testo nella parte superiore della schermata e quindi selezionare il progetto da eliminare. Per eliminare il progetto, selezionare Elimina dal menu in alto.

Quando il progetto non è più necessario, è possibile eliminarlo con la richiesta DELETE seguente. Sostituire i valori segnaposto con i propri valori.

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{projectName}?api-version={API-VERSION}

Intestazioni

Usare l'intestazione seguente per autenticare la richiesta.

Dopo aver inviato la richiesta API, si riceverà una risposta 202 con l'esito positivo che indica che il progetto è stato eliminato. Risultati di una chiamata con esito positivo con un'intestazione Operation-Location usata per controllare lo stato del processo.