textanalytics Pacote

Um objeto que representa um único resumo com contexto para determinado documento.

Novidades na versão 2023-04-01: o modelo AbstractiveSummary .

AbstractiveSummaryAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de resumo abstrativo de execução prolongada. Para obter uma discussão conceitual sobre resumo extrativo, consulte a documentação do serviço: https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview

O resumo abstrativo gera um resumo para os documentos de entrada. O resumo abstrativo é diferente do resumo extrativo em que o resumo extrativo é a estratégia de concatenar frases extraídas do documento de entrada em um resumo, enquanto o resumo abstrativo envolve parafrasear o documento usando frases novas.

Novidades na versão 2023-04-01: o modelo AbstractiveSummaryAction .

AbstractiveSummaryResult é um objeto de resultado que contém o resumo gerado para um documento específico.

Novidades na versão 2023-04-01: o modelo AbstractiveSummaryResult .

AnalyzeHealthcareEntitiesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de análise de entidades de saúde de execução prolongada.

Se você quiser apenas analisar entidades de saúde em uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, o método de chamada begin_analyze_healthcare_entities em vez de interfigurar com esse modelo.

Novidades na versão 2022-05-01: o modelo AnalyzeHealthcareEntitiesAction .

AnalyzeHealthcareEntitiesResult contém as entidades de saúde de um documento específico.

AnalyzeSentimentAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de análise de sentimento de execução prolongada.

Se você quiser apenas analisar o sentimento em uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, chame o método analyze_sentiment em vez de interfigurar com esse modelo.

AnalyzeSentimentResult é um objeto de resultado que contém as pontuações gerais de sentimento e confiança previstas para o documento e uma previsão de sentimento por frase com pontuações.

AssessmentSentiment contém o sentimento previsto, as pontuações de confiança e outras informações sobre uma avaliação fornecida sobre um destino específico. Por exemplo, na frase "A comida é boa", a avaliação do "alimento" de destino é "boa".

CategorizedEntity contém informações sobre uma entidade específica encontrada no texto.

Novo na versão v3.1: as propriedades de deslocamento e comprimento .

ClassificationCategory representa uma classificação do documento de entrada.

ClassifyDocumentResult é um objeto de resultado que contém as classificações de um documento específico.

O documento de entrada a ser analisado para detectar o idioma.

DetectLanguageResult é um objeto de resultado que contém o idioma detectado de um documento específico.

DetectedLanguage contém o idioma previsto encontrado no texto, sua pontuação de confiança e sua representação ISO 639-1.

DocumentError é um objeto de erro que representa um erro no documento individual.

ExtractKeyPhrasesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de extração de frases-chave de execução prolongada

Se você quiser apenas extrair frases-chave de uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, chame o método extract_key_phrases em vez de interfigurar com esse modelo.

ExtractKeyPhrasesResult é um objeto de resultado que contém as frases-chave encontradas em um documento específico.

ExtractiveSummaryAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de resumo de texto extrativo de execução longa. Para obter uma discussão conceitual sobre resumo extrativo, consulte a documentação do serviço: https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview

Novo na versão 2023-04-01: o modelo ExtractiveSummaryAction .

ExtractiveSummaryResult é um objeto de resultado que contém o resumo de texto extrativo de um documento específico.

HealthcareEntity contém informações sobre uma entidade de saúde encontrada no texto.

Contém várias declarações sobre uma HealthcareEntity.

Por exemplo, se uma entidade é um diagnóstico, esse diagnóstico é 'condicional' em um sintoma? Os médicos estão "certos" sobre esse diagnóstico? Esse diagnóstico está 'associado' a outro diagnóstico?

HealthcareEntityDataSource contém informações que representam uma referência de entidade em uma fonte de dados conhecida.

HealthcareRelation é um objeto de resultado que representa uma relação detectada em um documento.

Cada HealthcareRelation é um grafo de entidade de um determinado tipo de relação, em que todas as entidades estão conectadas e têm funções específicas dentro do contexto de relação.

Novo na versão 2023-04-01: a propriedade confidence_score .

Um modelo que representa uma função em uma relação.

Por exemplo, em "O assunto tomou 100 mg de ibuprofen", "100 mgs" é uma entidade de dosagem que cumpre a função "Dosage" na relação extraída "DosageOfMedication".

LinkedEntity contém um link para a entidade reconhecida conhecida no texto. O link vem de uma fonte de dados como Wikipedia ou Bing. Além disso, inclui todas as correspondências dessa entidade encontradas no documento.

Novo na versão v3.1: a propriedade bing_entity_search_api_id .

Uma correspondência para a entidade vinculada encontrada no texto. Fornece a pontuação de confiança da previsão e onde a entidade foi encontrada no texto.

Novo na versão v3.1: as propriedades de deslocamento e comprimento .

Um objeto de opinião mined representa uma opinião que extraímos de uma frase. Consiste em um alvo sobre o qual essas opiniões se tratam e das avaliações que representam a opinião.

MultiLabelClassifyAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de classificação personalizada de vários rótulos de execução prolongada. Para obter informações sobre o suporte regional de recursos personalizados e como treinar um modelo para classificar seus documentos, consulte https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities

Novidades na versão 2022-05-01: o modelo MultiLabelClassifyAction .

PiiEntity contém informações sobre uma entidade PII (Informações de Identificação Pessoal) encontrada no texto.

RecognizeCustomEntitiesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de reconhecimento de entidade personalizada de execução prolongada. Para obter informações sobre o suporte regional de recursos personalizados e como treinar um modelo para reconhecer entidades personalizadas, consulte https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customentityrecognition

Novidades na versão 2022-05-01: o modelo RecognizeCustomEntitiesAction .

RecognizeCustomEntitiesResult é um objeto de resultado que contém as entidades reconhecidas personalizadas de um documento específico.

RecognizeEntitiesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de reconhecimento de entidades de execução prolongada.

Se você quiser apenas reconhecer entidades em uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, chame o método recognize_entities em vez de interfigurar com esse modelo.

RecognizeEntitiesResult é um objeto de resultado que contém as entidades reconhecidas de um documento específico.

RecognizeLinkedEntitiesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de reconhecimento de entidades vinculadas de execução prolongada.

Se você quiser apenas reconhecer entidades vinculadas em uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, chame o método recognize_linked_entities em vez de interfigurar com esse modelo.

RecognizeLinkedEntitiesResult é um objeto de resultado que contém links para um base de dados de conhecimento conhecido, como, por exemplo, Wikipedia ou Bing.

RecognizePiiEntitiesAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de reconhecimento de entidades PII de execução prolongada. Confira mais informações nos documentos do serviço: https://aka.ms/azsdk/language/pii

Se você quiser apenas reconhecer entidades pii em uma lista de documentos e não executar várias ações de execução prolongada na entrada de documentos, chame o método recognize_pii_entities em vez de interfigurar com esse modelo.

RecognizePiiEntitiesResult é um objeto de resultado que contém as entidades pii (informações de identificação pessoal) reconhecidas de um documento específico.

SentenceSentiment contém as pontuações de sentimento e confiança previstas para cada frase individual no documento.

Novo na versão v3.1: as propriedades offset, length e mined_opinions .

As pontuações de confiança (pontuações softmax) entre 0 e 1. Valores mais altos indicam maior confiança.

SingleLabelClassifyAction encapsula os parâmetros para iniciar uma operação de classificação de rótulo único personalizada de execução prolongada. Para obter informações sobre o suporte regional de recursos personalizados e como treinar um modelo para classificar seus documentos, consulte https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities

Novo na versão 2022-05-01: o modelo SingleLabelClassifyAction .

O contexto do resumo.

Novidades na versão 2023-04-01: o modelo SummaryContext .

Representa uma única frase do resumo do texto extrativo.

Novidades na versão 2023-04-01: o modelo SummarySentence .

TargetSentiment contém o sentimento previsto, as pontuações de confiança e outras informações sobre um componente-chave de um produto/serviço. Por exemplo, em "A comida no Hotel Foo é boa", "comida" é um componente fundamental do "Hotel Foo".

Implementa um protocolo com o qual os objetos poller retornados são consistentes.

A API do serviço de linguagem é um conjunto de habilidades de NLP (processamento de linguagem natural) criadas com os melhores algoritmos de aprendizado de máquina da Microsoft. A API pode ser usada para analisar texto não estruturado para tarefas como análise de sentimento, extração de frases-chave, reconhecimento de entidades e detecção de idioma e muito mais.

Outra documentação pode ser encontrada em https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/overview

TextAnalyticsError contém o código de erro, a mensagem e outros detalhes que explicam por que o lote ou o documento individual não foi processado pelo serviço.

TextAnalyticsWarning contém o código de aviso e a mensagem que explica por que a resposta tem um aviso.

TextDocumentBatchStatistics contém informações sobre o conteúdo da solicitação. Observação: esse objeto não é retornado na resposta e precisa ser recuperado por um gancho de resposta.

O documento de entrada a ser analisado pelo serviço.

TextDocumentStatistics contém informações sobre o conteúdo do documento.

Descreve se a entidade é o assunto do texto ou se ela descreve outra pessoa.

Descreve a certeza e a polaridade das entidades.

Descreve qualquer condicionalidade na entidade.

Categoria de Entidade de Serviços de Saúde.

Tipo de relação. Os exemplos incluem: DosageOfMedication ou 'FrequencyOfMedication', etc.

PiiEntityCategory.

Os diferentes domínios de entidades PII que os usuários podem filtrar por

Enumeração de tipos de Análise de Texto com suporte.

Novidades na versão 2022-05-01: a enumeração TextAnalysisKind .

Versões da API do Serviço Cognitivo para Linguagem ou Análise de Texto com suporte neste pacote