textanalytics Paket

Belirli bir belgenin bağlamıyla tek bir özeti temsil eden nesne.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: AbstractiveSummary modeli.

AbstractiveSummaryAction, uzun süre çalışan soyut özetleme işlemi başlatmak için parametreleri kapsüller. Ayıklayıcı özetlemenin kavramsal bir tartışması için hizmet belgelerine bakın: https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview

Soyut özetleme, giriş belgeleri için bir özet oluşturur. Soyut özetleme, ayıklayıcı özetlemeden farklıdır, bu ayıklayıcı özetleme, ayıklanan tümceleri giriş belgesinden özete birleştirme stratejisidir, soyut özetleme ise belgeyi yeni cümleler kullanarak ifade etmeyi içerir.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: AbstractiveSummaryAction modeli.

AbstractiveSummaryResult, belirli bir belge için oluşturulan özeti içeren bir sonuç nesnesidir.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: AbstractiveSummaryResult modeli.

AnalyzeHealthcareEntitiesAction, uzun süre çalışan bir sağlık varlıkları analiz işlemi başlatmaya yönelik parametreleri kapsüller.

Yalnızca bir belge listesindeki sağlık varlıklarını analiz etmek ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle ara vermek yerine yöntemi begin_analyze_healthcare_entities çağırın.

Sürüm 2022-05-01'de yeni: AnalyzeHealthcareEntitiesAction modeli.

AnalyzeHealthcareEntitiesResult, belirli bir belgedeki Healthcare varlıklarını içerir.

AnalyzeSentimentAction, uzun süre çalışan bir Yaklaşım Analizi işlemi başlatmak için parametreleri kapsüller.

Yalnızca belge listesinde yaklaşımı analiz etmek ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle araya girmek yerine yöntemi analyze_sentiment çağırın.

AnalyzeSentimentResult, belgeniz için genel olarak tahmin edilen yaklaşım ve güvenilirlik puanlarını ve puanlarla cümle başına yaklaşım tahminini içeren bir sonuç nesnesidir.

AssessmentSentiment, belirli bir hedef hakkında verilen değerlendirmeyle ilgili tahmin edilen yaklaşımı, güvenilirlik puanlarını ve diğer bilgileri içerir. Örneğin, "Yemek iyi" cümlesinde hedef "gıda" değerlendirmesi 'iyi' olur.

CategorizedEntity, metinde bulunan belirli bir varlık hakkında bilgi içerir.

Sürüm v3.1'de yeni eklendi: Uzaklık ve uzunluk özellikleri.

ClassificationCategory, giriş belgesinin sınıflandırmasını temsil eder.

ClassifyDocumentResult, belirli bir belgenin sınıflandırmalarını içeren bir sonuç nesnesidir.

Dili algılamak için analiz edilecek giriş belgesi.

DetectLanguageResult, belirli bir belgenin algılanan dilini içeren bir sonuç nesnesidir.

DetectedLanguage metinde bulunan tahmin edilen dili, güvenilirlik puanını ve ISO 639-1 gösterimini içerir.

DocumentError, tek tek belgedeki bir hatayı temsil eden bir hata nesnesidir.

ExtractKeyPhrasesAction, uzun süre çalışan bir anahtar tümcecik ayıklama işlemi başlatmak için parametreleri kapsüller

Yalnızca bir belge listesinden anahtar ifadeleri ayıklamak ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle araya girmek yerine yöntem extract_key_phrases çağırın.

ExtractKeyPhrasesResult, belirli bir belgede bulunan anahtar ifadeleri içeren bir sonuç nesnesidir.

ExtractiveSummaryAction, uzun süre çalışan bir Ayıklayıcı Metin Özetleme işlemi başlatmaya yönelik parametreleri kapsüller. Ayıklayıcı özetlemenin kavramsal bir tartışması için hizmet belgelerine bakın: https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/language-service/summarization/overview

Sürüm 2023-04-01'de yeni: ExtractiveSummaryAction modeli.

ExtractiveSummaryResult, belirli bir belgedeki ayıklayıcı metin özetlemeyi içeren bir sonuç nesnesidir.

HealthcareEntity, metinde bulunan bir Healthcare varlığı hakkında bilgi içerir.

HealthcareEntity hakkında çeşitli onaylar içerir.

Örneğin, bir varlık tanı ise, bu tanı bir belirtide 'koşullu' mudur? Doktorlar bu teşhis konusunda 'eminler' mi? Bu tanı başka bir tanı ile 'ilişkili' mi?

HealthcareEntityDataSource, bilinen bir veri kaynağındaki varlık başvurularını temsil eden bilgiler içerir.

HealthcareRelation, belgede algılanan bir ilişkiyi temsil eden bir sonuç nesnesidir.

Her HealthcareRelation, tüm varlıkların bağlı olduğu ve ilişki bağlamında belirli rollere sahip olduğu belirli bir ilişki türünde bir varlık grafiğidir.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: confidence_score özelliği.

bir ilişkideki rolü temsil eden model.

Örneğin, "Konu 100 mg ibuprofen aldı", "100 mg" ayıklanan "Dozaj" ilişkisinde "Dozaj" rolünü karşılayan bir dozaj varlığıdır.

LinkedEntity, metindeki iyi bilinen tanınan varlığa bir bağlantı içerir. Bağlantı Wikipedia veya Bing gibi bir veri kaynağından gelir. Ayrıca belgede bulunan bu varlığın tüm eşleşmelerini de içerir.

Sürüm v3.1'de yeni: bing_entity_search_api_id özelliği.

Metinde bulunan bağlantılı varlık için eşleşme. Tahminin güvenilirlik puanını ve varlığın metinde nerede bulunduğunu sağlar.

Sürüm v3.1'de yeni eklendi: Uzaklık ve uzunluk özellikleri.

Mayınlı bir fikir nesnesi, bir cümleden çıkardığımız bir fikri temsil eder. Hem bu görüşlerin ilgili olduğu bir hedef hem de görüşü temsil eden değerlendirmelerden oluşur.

MultiLabelClassifyAction, uzun süre çalışan bir özel çok etiketli sınıflandırma işlemi başlatmak için parametreleri kapsüller. Özel özelliklerin bölgesel desteği ve belgelerinizi sınıflandırmak için modeli eğitmek için bkz. https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities

Sürüm 2022-05-01'de yeni: MultiLabelClassifyAction modeli.

PiiEntity, metinde bulunan Kişisel Bilgiler (PII) varlığı hakkında bilgi içerir.

RecognizeCustomEntitiesAction, uzun süre çalışan bir özel varlık tanıma işlemi başlatmak için parametreleri kapsüller. Özel özelliklerin bölgesel desteği ve modeli özel varlıkları tanıyacak şekilde eğitmek için bkz. https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customentityrecognition

Sürüm 2022-05-01'de yeni: RecognizeCustomEntitiesAction modeli.

RecognizeCustomEntitiesResult, belirli bir belgedeki özel tanınan varlıkları içeren bir sonuç nesnesidir.

RecognizeEntitiesAction, uzun süre çalışan Varlık Tanıma işlemini başlatmaya yönelik parametreleri kapsüller.

Yalnızca bir belge listesindeki varlıkları tanımak ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle araya girmek yerine yöntemi recognize_entities çağırın.

RecognizeEntitiesResult, belirli bir belgeden tanınan varlıkları içeren bir sonuç nesnesidir.

RecognizeLinkedEntitiesAction, uzun süre çalışan Bağlantılı Varlıklar Tanıma işlemini başlatmak için parametreleri kapsüller.

Yalnızca belge listesindeki bağlantılı varlıkları tanımak ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle ara kullanmak yerine yöntem recognize_linked_entities çağırın.

RecognizeLinkedEntitiesResult, wikipedia veya Bing gibi iyi bilinen bir bilgi bankası bağlantıları içeren bir sonuç nesnesidir.

RecognizePiiEntitiesAction, uzun süre çalışan bir PII Varlık Tanıma işlemi başlatmaya yönelik parametreleri kapsüller. Hizmet belgelerinde daha fazla bilgi bulabilirsiniz: https://aka.ms/azsdk/language/pii

Yalnızca bir belge listesindeki pii varlıklarını tanımak ve belgelerin girişinde birden çok uzun süre çalışan eylem gerçekleştirmek istemiyorsanız, bu modelle araya girmek yerine yöntem recognize_pii_entities çağırın.

RecognizePiiEntitiesResult, belirli bir belgeden tanınan Kişisel Bilgiler (PII) varlıklarını içeren bir sonuç nesnesidir.

SentenceSentiment, belgedeki her cümle için tahmin edilen yaklaşım ve güvenilirlik puanlarını içerir.

Sürüm v3.1'de yeni eklendi: Uzaklık, uzunluk ve mined_opinions özellikleri.

0 ile 1 arasında güvenilirlik puanları (Softmax puanları). Yüksek değerler daha yüksek güveni gösterir.

SingleLabelClassifyAction, uzun süre çalışan bir özel tek etiket sınıflandırma işlemi başlatmaya yönelik parametreleri kapsüller. Özel özelliklerin bölgesel desteği ve belgelerinizi sınıflandırmak için modeli eğitmek için bkz. https://aka.ms/azsdk/textanalytics/customfunctionalities

Sürüm 2022-05-01'de yeni: SingleLabelClassifyAction modeli.

Özetin bağlamı.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: SummaryContext modeli.

Ayıklayıcı metin özetlemesinden tek bir cümleyi temsil eder.

Sürüm 2023-04-01'de yeni: SummarySentence modeli.

TargetSentiment, bir ürünün/hizmetin temel bileşeni hakkında tahmin edilen yaklaşımı, güvenilirlik puanlarını ve diğer bilgileri içerir. Örneğin"Hotel Foo'daki yemekler iyi", "yemek", "Hotel Foo"nun önemli bir bileşenidir.

Poller nesnelerinin tutarlı olduğu bir protokol uygular.

Dil hizmeti API'si, sınıfının en iyisi Microsoft makine öğrenmesi algoritmalarıyla oluşturulmuş bir doğal dil işleme (NLP) becerileri paketidir. API yaklaşım analizi, anahtar ifade ayıklama, varlık tanıma ve dil algılama gibi görevler için yapılandırılmamış metinleri analiz etmek için kullanılabilir.

Daha fazla belge için bkz. https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/overview

TextAnalyticsError, toplu işin veya tek tek belgenin neden hizmet tarafından işlenemediğine ilişkin hata kodunu, iletiyi ve diğer ayrıntıları içerir.

TextAnalyticsWarning, yanıtta neden uyarı olduğunu açıklayan uyarı kodunu ve iletiyi içerir.

TextDocumentBatchStatistics, istek yükü hakkında bilgi içerir. Not: Bu nesne yanıtta döndürülmüyor ve bir yanıt kancası tarafından alınması gerekiyor.

Hizmet tarafından analiz edilecek giriş belgesi.

TextDocumentStatistics, belge yükü hakkında bilgi içerir.

Varlığın metnin konusu mu yoksa başka birini mi tanımladığı açıklanır.

Varlıkların kesinliğini ve kutuplarını açıklar.

Varlıkta herhangi bir koşulluluğu açıklar.

Healthcare Varlık Kategorisi.

İlişki türü. Örnekler şunlardır: DosageOfMedication veya 'FrequencyOfMedication', vb.

PiiEntityCategory.

Kullanıcıların filtreleyebilecekleri farklı PII varlık etki alanları

Desteklenen Metin Çözümleme türlerinin numaralandırması.

Sürüm 2022-05-01'de yeni: TextAnalysisKind sabit listesi.

Bu paket tarafından desteklenen Dil veya Metin Analizi API sürümleri için Bilişsel Hizmet