什么是 Azure AI 语言？

项目
10/15/2024

Azure AI 语言是基于云的服务，它提供自然语言处理 (NLP) 功能，可用于理解和分析文本。使用此服务可帮助使用基于 Web 的 Language Studio、REST API 和客户端库生成智能应用程序。

可用功能

此语言服务统一了以前提供的以下 Azure AI 服务：文本分析和 LUIS。如果你需要从这些服务进行迁移，请参阅下面的迁移部分。

此语言服务还提供了几个新功能，这些功能可能包括：

预配置的，这意味着该功能使用的 AI 模型不可自定义。你只需要发送数据，并在应用程序中使用该功能的输出即可。
可自定义的，这意味着你将使用我们的工具训练一个 AI 模型，使其特别适合你的数据。

提示

不确定要使用哪种功能？请参阅我应使用哪种语言服务功能？以帮助做出决定。

可以使用 Language Studio 来使用以下服务功能，而无需编写代码。

命名实体识别 (NER)

命名实体识别是一项预配置的功能，用于对多个预定义类别组的非结构化文本中的实体（字词或短语）进行分类。例如：人员、事件、地点、日期等。

个人身份 (PII) 和健康 (PHI) 信息检测

PII 检测是一项预配置的功能，用于识别、分类以及编辑非结构化文本文档和对话转录中的敏感信息。例如：电话号码、电子邮件地址和各种形式的标识信息等。

语言检测

语言检测是一项预配置的功能，可以检测文档是用哪种语言编写的，并返回各种语言、变体、方言和一些区域/文化语言的语言代码。

情绪分析和观点挖掘

情绪分析和观点挖掘是一项预配置的功能，可帮助你通过挖掘文本中有关积极情绪或消极情绪的线索，来了解用户对品牌或主题的看法，并可以将它们与文本的特定方面相关联。

汇总

汇总是一项预配置的功能，它使用提取文本汇总来生成文档和对话听录的汇总。它会提取共同表示原始内容中最重要或相关信息的句子。

关键短语提取

关键短语提取是预配置的功能，用于评估和返回非结构化文本中的主要概念，并将它们作为列表返回。

实体链接

实体链接是一项预配置的功能，用于在识别非结构化文本中发现的实体（字词或短语）时消除歧义，并返回维基百科链接。

运行状况文本分析

健康状况文本分析是一项预配置的功能，它从非结构化文本（如医生的备注、出院摘要、临床文档和电子健康状况记录）中提取和标记相关医疗信息。

对话语言理解

使用对话语言理解 (CLU)，你可以生成自定义自然语言理解模型，以预测传入语句的总体意图并从中提取重要信息。

业务流程工作流

业务流程工作流是一项自定义功能，可用于连接对话语言理解 (CLU)、问答和 LUIS 应用程序。

问答

问答是一项自定义功能，可查找用户输入的最合适答案，通常用于生成对话客户端应用程序，例如社交媒体应用程序、聊天机器人和支持语音的桌面应用程序。

我应使用哪种语言服务功能？

本部分将帮助你确定应将哪种语言服务功能用于你的应用程序：

你希望做什么？	文档格式	最佳解决方案	此解决方案是否可自定义？*
检测和/或编修敏感信息，例如 PII 和 PHI。	非结构化的数据，转录的对话	PII 检测
在不创建自定义模型的情况下提取信息类别。	非结构化文本	预配置的 NER 功能
提取主要主题和重要短语。	非结构化文本	关键短语提取
确定文本中表达的情绪和观点。	非结构化文本	情绪分析和观点挖掘	✓
汇总较长的文本或对话块。	非结构化的数据，转录的对话。	汇总
消除实体歧义并获取指向维基百科的链接。	非结构化文本	实体链接
从临床/医疗文档中提取医疗信息，无需构建实体。	非结构化文本	运行状况文本分析
生成响应用户输入的对话应用程序。	非结构化用户输入	问答	✓
检测编写文本时使用的语言。	非结构化文本	语言检测
预测用户输入的意图并从中提取信息。	非结构化用户输入	对话语言理解	✓
通过对话语言理解、LUIS 和问题解答连接应用。	非结构化用户输入	业务流程工作流	✓

* 如果某种功能是可自定义的，你可以使用我们的工具来训练 AI 模型，以专门适应你的数据。否则，功能是预先配置的，这意味着它使用的 AI 模型无法更改。你只需要发送数据，并在应用程序中使用该功能的输出即可。

从文本分析或语言理解 (LUIS) 迁移

Azure AI 语言统一了 Azure AI 服务中的两项单独语言服务：文本分析和语言理解 (LUIS)。如果一直在使用这两项服务，则可以轻松地迁移到新的 Azure AI 语言。有关说明，请参阅迁移到Azure AI 语言。

教程

在你有机会开始使用语言服务后，请尝试一下我们的教程，了解如何处理各种情况。

其他代码示例

可以在 GitHub 上找到以下语言的更多代码示例：

使用 Docker 容器进行本地部署

使用语言服务容器在本地部署 API 功能。借助这些 Docker 容器，你能够将服务进一步引入数据，以满足合规性、安全性或其他操作性目的。语言服务提供以下容器：

通过