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Azure AI 语言中的命名实体识别 (NER) 是什么?

命名实体识别 (NER) 是 Azure AI 语言提供的功能之一,它是云中机器学习和 AI 算法的集合,可用于开发涉及书面语言的智能应用程序。 NER 功能可以识别非结构化文本中的实体并进行分类。 例如:人员、地点、组织和数量。 预生成的 NER 功能具有预先 设置的已识别实体列表。

  • 快速入门是入门指南,帮助您如何向服务发出请求。
  • 操作指南包含以更具体的方式或自定义方式使用服务的说明。
  • 概念性文章对服务的功能和特性进行了深入说明。

典型工作流

若要使用此功能,需要提交数据进行分析并处理应用程序中的 API 输出。 分析按原样执行,不会对数据所用的模型进行额外的自定义。

  1. 创建 Azure AI 语言资源,它会授权你访问 Azure AI 语言提供的功能。 它会生成一个密码(称为密钥)和一个终结点 URL,你将使用它们来对 API 请求进行身份验证。

  2. 使用 REST API 或 C#、Java、JavaScript 和 Python 的客户端库创建请求。 还可以使用批处理请求发送异步调用,以将多个功能的 API 请求合并到一个调用中。

  3. 发送包含您的文本数据的请求。 密钥和终结点将用于进行身份验证。

  4. 在本地流式处理或存储响应。

命名实体识别入门

若要使用命名实体识别,需在应用程序中提交原始非结构化文本进行分析并处理 API 输出。 分析按原样执行,不会对数据所用的模型进行其他自定义。 可通过两种方式使用命名实体识别:

发展选项 DESCRIPTION
语言工作室 Language Studio 是一个基于 Web 的平台,在注册后,您可以使用文本示例和您自己的数据进行命名实体识别。 有关详细信息,请参阅 Language Studio 网站Language Studio 快速入门
REST API 或客户端库 (Azure SDK) 使用 REST API 或以各种语言提供的客户端库将命名实体识别集成到应用程序中。 有关详细信息,请参阅命名实体识别快速入门

参考文档和代码示例

在应用程序中使用此功能时,请参阅 Azure AI 语言的以下参考文档和示例:

开发选项/语言 参考文档 示例
REST API REST API 文档
C# C# 文档 C# 示例
Java Java 文档 Java 示例
JavaScript JavaScript 文档 JavaScript 示例
Python Python 文档 Python 示例

情境

  • 增强搜索功能和搜索索引。 客户可以根据文档中检测到的实体生成知识图,以增强文档搜索作为标记。
  • 自动化业务流程 - 可以突出显示保险索赔、已识别的实体(如名称和位置)以方便审阅。 可以从电子邮件中自动提取客户名称和公司,生成支持票证。
  • 深入的客户分析。 确定客户在评论、电子邮件和通话中传达的最常用信息,以确定随时间推移的相关主题和趋势。

后续步骤

可以通过两种方式开始使用命名实体识别 (NER) 功能:

  • Language Studio 是一个基于 Web 的平台,可用于使用多个语言服务功能,而无需编写代码。
  • 有关使用 REST API 和客户端库 SDK 向服务发出请求的说明,请参阅快速入门文章