Biblioteca de cliente de Análise de Texto do Azure para JavaScript - versão 6.0.0-beta.1

Artigo
07/04/2024

Serviço Cognitivo do Azure para de Idiomas é um serviço baseado em nuvem que fornece processamento avançado de linguagem natural sobre texto bruto e inclui os seguintes recursos principais:

Observação: Este SDK destina-se ao Serviço Cognitivo do Azure para a versão 2022-04-01-preview.

Deteção de idioma
Análise de Sentimento
Extração de frases-chave
Reconhecimento de entidade nomeada
Reconhecimento de Informações Pessoalmente Identificáveis
Vinculação de entidades
Análise de cuidados de saúde
Sumarização extrativa
Reconhecimento de entidade personalizada
Classificação de documentos personalizados
Suporte a várias ações por documento

Use a biblioteca de cliente para:

Detete em que idioma o texto de entrada está escrito.
Determine o que os clientes pensam da sua marca ou tópico analisando o texto bruto em busca de pistas sobre sentimentos positivos ou negativos.
Extraia automaticamente frases-chave para identificar rapidamente os pontos principais.
Identifique e categorize entidades no seu texto como pessoas, locais, organizações, data/hora, quantidades, percentagens, moedas, cuidados de saúde específicos e muito mais.
Execute várias das tarefas acima de uma só vez.

Ligações principais:

Primeiros passos

Ambientes atualmente suportados

versões LTS do Node.js
Versões mais recentes do Safari, Chrome, Edge e Firefox.

Consulte o nosso de política de suporte para obter mais detalhes.

Pré-requisitos

Uma assinatura do Azure.
Um de Serviços Cognitivos ou um recurso linguístico existente. Se precisar criar o recurso, você pode usar o do Portal do Azure ou da CLI do Azure.

Se você usar a CLI do Azure, substitua <your-resource-group-name> e <your-resource-name> por seus próprios nomes exclusivos:

az cognitiveservices account create --kind TextAnalytics --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name> --sku <your-sku-name> --location <your-location>

Instalar o pacote `@azure/ai-text-analytics`

Instale a biblioteca de cliente de Análise de Texto do Azure para JavaScript com npm:

npm install @azure/ai-text-analytics

Criar e autenticar um `TextAnalysisClient`

Para criar um objeto cliente para acessar a API de idioma, você precisará do endpoint do recurso Language e de um credential. O cliente de Análise de Texto pode usar credenciais do Azure Ative Directory ou uma credencial de chave de API para autenticar.

Você pode encontrar o ponto de extremidade para seu recurso de idioma no Portal do Azure ou usando o trecho de da CLI do Azure abaixo:

az cognitiveservices account show --name <your-resource-name> --resource-group <your-resource-group-name> --query "properties.endpoint"

Usando uma chave de API

Use o Portal do Azure para navegar até seu recurso de idioma e recuperar uma chave de API ou use o trecho de da CLI do Azure abaixo:

Nota: Às vezes, a chave da API é chamada de "chave de assinatura" ou "chave da API de assinatura".

az cognitiveservices account keys list --resource-group <your-resource-group-name> --name <your-resource-name>

Depois de ter uma chave de API e um ponto de extremidade, você pode usar a classe AzureKeyCredential para autenticar o cliente da seguinte maneira:

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

Usando uma credencial do Azure Ative Directory

A autenticação de chave de API do cliente é usada na maioria dos exemplos, mas você também pode autenticar com o Azure Ative Directory usando a biblioteca de Identidade do Azure. Para usar o provedor de DefaultAzureCredential mostrado abaixo ou outros provedores de credenciais fornecidos com o SDK do Azure, instale o pacote @azure/identity:

npm install @azure/identity

Você também precisará registrar um novo aplicativo AAD e conceder acesso ao idioma atribuindo a função "Cognitive Services User" à sua entidade de serviço (observação: outras funções, como "Owner", não concederão as permissões necessárias, apenas "Cognitive Services User" serão suficientes para executar os exemplos e o código de exemplo).

Defina os valores do ID do cliente, ID do locatário e segredo do cliente do aplicativo AAD como variáveis de ambiente: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

const { TextAnalysisClient } = require("@azure/ai-text-analytics");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new DefaultAzureCredential());

Conceitos-chave

TextAnalysisClient

TextAnalysisClient é a interface principal para desenvolvedores que usam a biblioteca de cliente de Análise de Texto. Explore os métodos neste objeto de cliente para entender os diferentes recursos do serviço de idioma que você pode acessar.

Entrada

Um documento representa uma única unidade de entrada a ser analisada pelos modelos preditivos no serviço de linguagem. As operações em TextAnalysisClient levam uma coleção de insumos para serem analisados como um lote. Os métodos de operação têm sobrecargas que permitem que as entradas sejam representadas como cadeias de caracteres ou como objetos com metadados anexados.

Por exemplo, cada documento pode ser passado como uma cadeia de caracteres em uma matriz, por exemplo:

const documents = [
  "I hated the movie. It was so slow!",
  "The movie made it into my top ten favorites.",
  "What a great movie!",
];

ou, se desejar passar um documento por item id ou language/countryHint, eles podem ser fornecidos como uma lista de TextDocumentInput ou DetectLanguageInput dependendo da operação;

const textDocumentInputs = [
  { id: "1", language: "en", text: "I hated the movie. It was so slow!" },
  { id: "2", language: "en", text: "The movie made it into my top ten favorites." },
  { id: "3", language: "en", text: "What a great movie!" },
];

Consulte de limitações de serviço para a entrada, incluindo limites de comprimento do documento, tamanho máximo do lote e codificações de texto suportadas.

Valor de retorno

O valor de retorno correspondente a um único documento é um resultado bem-sucedido ou um objeto de erro. Cada método TextAnalysisClient retorna uma matriz heterogênea de resultados e erros que correspondem às entradas por índice. Uma entrada de texto e seu resultado terão o mesmo índice nas coleções de entrada e resultado.

Um resultado , como SentimentAnalysisResult, é o resultado de uma operação de linguagem, contendo uma previsão ou previsões sobre uma única entrada de texto. O tipo de resultado de uma operação também pode, opcionalmente, incluir informações sobre o documento de entrada e como ele foi processado.

O erro objeto, TextAnalysisErrorResult, indica que o serviço encontrou um erro durante o processamento do documento e contém informações sobre o erro.

Tratamento de erros de documentos

Na coleção retornada por uma operação, os erros são distinguidos das respostas bem-sucedidas pela presença da propriedade error, que contém o objeto TextAnalysisError interno se um erro foi encontrado. Para objetos de resultado bem-sucedidos, essa propriedade é sempreundefined.

Por exemplo, para filtrar todos os erros, você pode usar o seguinte filter:

const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents);
const onlySuccessful = results.filter((result) => result.error === undefined);

Nota: Os usuários do TypeScript podem se beneficiar de uma melhor verificação de tipo de objetos de resultado e erro se compilerOptions.strictNullChecks estiver definido como true na configuração tsconfig.json. Por exemplo:

const [result] = await client.analyze("SentimentAnalysis", ["Hello world!"]);

if (result.error !== undefined) {
  // In this if block, TypeScript will be sure that the type of `result` is
  // `TextAnalysisError` if compilerOptions.strictNullChecks is enabled in
  // the tsconfig.json

  console.log(result.error);
}

Exemplos

Análise de Sentimento

Analise o sentimento do texto para determinar se ele é positivo, negativo, neutro ou misto, incluindo análise de sentimento por frase e pontuações de confiança.

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "I did not like the restaurant. The food was too spicy.",
  "The restaurant was decorated beautifully. The atmosphere was unlike any other restaurant I've been to.",
  "The food was yummy. :)",
];

async function main() {
  const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents);

  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      console.log("Overall sentiment:", result.sentiment);
      console.log("Scores:", result.confidenceScores);
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}

main();

Para obter informações mais granulares sobre as opiniões relacionadas a aspetos de um produto/serviço, também conhecido como Análise de Sentimento Baseada em Aspetos no Processamento de Linguagem Natural (NLP), consulte um exemplo sobre análise de sentimento com mineração de opinião aqui.

Reconhecimento de Entidades

Reconhecer e categorizar entidades em texto como pessoas, lugares, organizações, datas/horas, quantidades, moedas, etc.

O parâmetro language é opcional. Se não for especificado, o modelo padrão em inglês será usado.

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen.",
  "Redmond is a city in King County, Washington, United States, located 15 miles east of Seattle.",
  "Jeff bought three dozen eggs because there was a 50% discount.",
];

async function main() {
  const results = await client.analyze("EntityRecognition", documents, "en");

  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      console.log(" -- Recognized entities for input", result.id, "--");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(entity.text, ":", entity.category, "(Score:", entity.confidenceScore, ")");
      }
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}

main();

Reconhecimento de Entidades PII

Há uma ação separada para reconhecer Informações de Identificação Pessoal (PII) no texto, como números de segurança social, informações de conta bancária, números de cartão de crédito, etc. Seu uso é muito semelhante ao reconhecimento de entidade padrão acima:

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));
const documents = [
  "The employee's SSN is 555-55-5555.",
  "The employee's phone number is (555) 555-5555.",
];
async function main() {
  const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, "en");
  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      console.log(" -- Recognized PII entities for input", result.id, "--");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(entity.text, ":", entity.category, "(Score:", entity.confidenceScore, ")");
      }
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}
main();

Vinculação de entidades

Uma entidade "Vinculada" é aquela que existe em uma base de conhecimento (como a Wikipédia). A ação EntityLinking pode desambiguar entidades, determinando a qual entrada em uma base de conhecimento elas provavelmente se referem (por exemplo, em um pedaço de texto, a palavra "Marte" se refere ao planeta, ou ao deus romano da guerra). As entidades vinculadas contêm URLs associadas à base de dados de conhecimento que fornece a definição da entidade.

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen.",
  "Easter Island, a Chilean territory, is a remote volcanic island in Polynesia.",
  "I use Azure Functions to develop my product.",
];

async function main() {
  const results = await client.analyze("EntityLinking", documents, "en");

  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      console.log(" -- Recognized linked entities for input", result.id, "--");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(entity.name, "(URL:", entity.url, ", Source:", entity.dataSource, ")");
        for (const match of entity.matches) {
          console.log(
            "  Occurrence:",
            '"' + match.text + '"',
            "(Score:",
            match.confidenceScore,
            ")"
          );
        }
      }
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}

main();

Extração de frases-chave

A extração de frases-chave identifica os principais pontos de discussão em um documento. Por exemplo, dado o texto de entrada "A comida era deliciosa e havia uma equipe maravilhosa", o serviço retorna "comida" e "equipe maravilhosa".

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Redmond is a city in King County, Washington, United States, located 15 miles east of Seattle.",
  "I need to take my cat to the veterinarian.",
  "I will travel to South America in the summer.",
];

async function main() {
  const results = await client.analyze("KeyPhraseExtraction", documents, "en");

  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      console.log(" -- Extracted key phrases for input", result.id, "--");
      console.log(result.keyPhrases);
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}

main();

Deteção de idioma

Determine o idioma de um texto.

O parâmetro countryHint é opcional, mas pode ajudar o serviço a fornecer resultados corretos se o país de origem for conhecido. Se fornecido, deve ser definido como um código de país ISO-3166 Alpha-2 de duas letras (como "nós" para os Estados Unidos ou "jp" para o Japão) ou para o valor "none". Se o parâmetro não for fornecido, o modelo "us" padrão (Estados Unidos) será usado. Se você não souber o país de origem do documento, o parâmetro "none" deve ser usado, e o serviço de idiomas aplicará um modelo ajustado para um país de origem desconhecido.

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "This is written in English.",
  "Il documento scritto in italiano.",
  "Dies ist in deutscher Sprache verfasst.",
];

async function main() {
  const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, "none");

  for (const result of results) {
    if (result.error === undefined) {
      const { primaryLanguage } = result;
      console.log(
        "Input #",
        result.id,
        "identified as",
        primaryLanguage.name,
        "( ISO6391:",
        primaryLanguage.iso6391Name,
        ", Score:",
        primaryLanguage.confidenceScore,
        ")"
      );
    } else {
      console.error("Encountered an error:", result.error);
    }
  }
}

main();

Análise de cuidados de saúde

A análise de cuidados de saúde identifica entidades de saúde. Por exemplo, dado o texto de entrada "Prescrito 100mg de ibuprofeno, tomado duas vezes ao dia", o serviço retorna "100mg" categorizado como Dosagem, "ibuprofeno" como MedicationName, e "duas vezes ao dia" como Frequência.

const {
  AnalyzeBatchAction,
  AzureKeyCredential,
  TextAnalysisClient,
} = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily.",
  "Patient does not suffer from high blood pressure.",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "Healthcare",
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  const results = await poller.pollUntilDone();
  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "Healthcare") {
      throw new Error(`Expected a healthcare results but got: ${actionResult.kind}`);
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log("\tRecognized Entities:");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(`\t- Entity "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
        if (entity.dataSources.length > 0) {
          console.log("\t and it can be referenced in the following data sources:");
          for (const ds of entity.dataSources) {
            console.log(`\t\t- ${ds.name} with Entity ID: ${ds.entityId}`);
          }
        }
      }
    }
  }
}

main();

Sumarização extrativa

A sumarização extrativista identifica frases que resumem o artigo a que pertencem.

const {
  AnalyzeBatchAction,
  AzureKeyCredential,
  TextAnalysisClient,
} = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily.",
  "Patient does not suffer from high blood pressure.",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "ExtractiveSummarization",
      maxSentenceCount: 2,
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  const results = await poller.pollUntilDone();

  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "ExtractiveSummarization") {
      throw new Error(`Expected extractive summarization results but got: ${actionResult.kind}`);
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log("Summary:");
      console.log(result.sentences.map((sentence) => sentence.text).join("\n"));
    }
  }
}

main();

Reconhecimento de entidade personalizada

Reconheça e categorize entidades no texto como entidades usando modelos de deteção de entidade personalizados criados usando Azure Language Studio.

const {
  AnalyzeBatchAction,
  AzureKeyCredential,
  TextAnalysisClient,
} = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "We love this trail and make the trip every year. The views are breathtaking and well worth the hike! Yesterday was foggy though, so we missed the spectacular views. We tried again today and it was amazing. Everyone in my family liked the trail although it was too challenging for the less athletic among us.",
  "Last week we stayed at Hotel Foo to celebrate our anniversary. The staff knew about our anniversary so they helped me organize a little surprise for my partner. The room was clean and with the decoration I requested. It was perfect!",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "CustomEntityRecognition",
      deploymentName,
      projectName,
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "CustomEntityRecognition") {
      throw new Error(`Expected a CustomEntityRecognition results but got: ${actionResult.kind}`);
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log("\tRecognized Entities:");
      for (const entity of result.entities) {
        console.log(`\t- Entity "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
      }
    }
  }
}

main();

Classificação personalizada de rótulo único

Classifique documentos usando modelos personalizados de rótulo único criados usando Azure Language Studio.

const { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "The plot begins with a large group of characters where everyone thinks that the two main ones should be together but foolish things keep them apart. Misunderstandings, miscommunication, and confusion cause a series of humorous situations.",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "CustomSingleLabelClassification",
      deploymentName,
      projectName,
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  const results = await poller.pollUntilDone();

  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "CustomSingleLabelClassification") {
      throw new Error(
        `Expected a CustomSingleLabelClassification results but got: ${actionResult.kind}`
      );
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log(`\tClassification: ${result.classification.category}`);
    }
  }
}

main();

Classificação multi-rótulo personalizada

Classifique documentos usando modelos personalizados de vários rótulos criados usando Azure Language Studio.

const {
  AnalyzeBatchAction,
  AzureKeyCredential,
  TextAnalysisClient,
} = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "The plot begins with a large group of characters where everyone thinks that the two main ones should be together but foolish things keep them apart. Misunderstandings, miscommunication, and confusion cause a series of humorous situations.",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "CustomMultiLabelClassification",
      deploymentName,
      projectName,
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  const results = await poller.pollUntilDone();

  for await (const actionResult of results) {
    if (actionResult.kind !== "CustomMultiLabelClassification") {
      throw new Error(
        `Expected a CustomMultiLabelClassification results but got: ${actionResult.kind}`
      );
    }
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    for (const result of actionResult.results) {
      console.log(`- Document ${result.id}`);
      if (result.error) {
        const { code, message } = result.error;
        throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
      }
      console.log(`\tClassification:`);
      for (const classification of result.classifications) {
        console.log(`\t\t-category: ${classification.category}`);
      }
    }
  }
}

main();

Lote de ações

Aplica várias ações em cada documento de entrada em uma solicitação de serviço.

const {
  AnalyzeBatchAction,
  AzureKeyCredential,
  TextAnalysisClient,
} = require("@azure/ai-text-analytics");

const client = new TextAnalysisClient("<endpoint>", new AzureKeyCredential("<API key>"));

const documents = [
  "Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen.",
  "The employee's SSN is 555-55-5555.",
  "Easter Island, a Chilean territory, is a remote volcanic island in Polynesia.",
  "I use Azure Functions to develop my product.",
];

async function main() {
  const actions: AnalyzeBatchAction[] = [
    {
      kind: "EntityRecognition",
      modelVersion: "latest",
    },
    {
      kind: "PiiEntityRecognition",
      modelVersion: "latest",
    },
    {
      kind: "KeyPhraseExtraction",
      modelVersion: "latest",
    },
  ];
  const poller = await client.beginAnalyzeBatch(actions, documents, "en");
  const actionResults = await poller.pollUntilDone();
  for await (const actionResult of actionResults) {
    if (actionResult.error) {
      const { code, message } = actionResult.error;
      throw new Error(`Unexpected error (${code}): ${message}`);
    }
    switch (actionResult.kind) {
      case "KeyPhraseExtraction": {
        for (const doc of actionResult.results) {
          console.log(`- Document ${doc.id}`);
          if (!doc.error) {
            console.log("\tKey phrases:");
            for (const phrase of doc.keyPhrases) {
              console.log(`\t- ${phrase}`);
            }
          } else {
            console.error("\tError:", doc.error);
          }
        }
        break;
      }
      case "EntityRecognition": {
        for (const doc of actionResult.results) {
          console.log(`- Document ${doc.id}`);
          if (!doc.error) {
            console.log("\tEntities:");
            for (const entity of doc.entities) {
              console.log(`\t- Entity ${entity.text} of type ${entity.category}`);
            }
          } else {
            console.error("\tError:", doc.error);
          }
        }
        break;
      }
      case "PiiEntityRecognition": {
        for (const doc of actionResult.results) {
          console.log(`- Document ${doc.id}`);
          if (!doc.error) {
            console.log("\tPii Entities:");
            for (const entity of doc.entities) {
              console.log(`\t- Entity ${entity.text} of type ${entity.category}`);
            }
          } else {
            console.error("\tError:", doc.error);
          }
        }
        break;
      }
      default: {
        throw new Error(`Unexpected action results: ${actionResult.kind}`);
      }
    }
  }
}

main();

Solução de problemas

Registo

Habilitar o registro em log pode ajudar a descobrir informações úteis sobre falhas. Para ver um log de solicitações e respostas HTTP, defina a variável de ambiente AZURE_LOG_LEVEL como info. Como alternativa, o registro em log pode ser habilitado em tempo de execução chamando setLogLevel no @azure/logger:

import { setLogLevel } from "@azure/logger";

setLogLevel("info");

Para obter instruções mais detalhadas sobre como habilitar logs, você pode consultar os documentos do pacote @azure/logger.

Próximos passos

Por favor, dê uma olhada no exemplos diretório para obter exemplos detalhados sobre como usar esta biblioteca.

Contribuição

Se você quiser contribuir para esta biblioteca, leia o guia de contribuição para saber mais sobre como criar e testar o código.

SDK do Microsoft Azure para JavaScript

Impressões

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Biblioteca de cliente de Análise de Texto do Azure para JavaScript - versão 6.0.0-beta.1

Primeiros passos

Ambientes atualmente suportados

Pré-requisitos

Instalar o pacote `@azure/ai-text-analytics`

Criar e autenticar um `TextAnalysisClient`

Usando uma chave de API

Usando uma credencial do Azure Ative Directory

Conceitos-chave

TextAnalysisClient

Entrada

Valor de retorno

Tratamento de erros de documentos

Exemplos

Análise de Sentimento

Reconhecimento de Entidades

Reconhecimento de Entidades PII

Vinculação de entidades

Extração de frases-chave

Deteção de idioma

Análise de cuidados de saúde

Sumarização extrativa

Reconhecimento de entidade personalizada

Classificação personalizada de rótulo único

Classificação multi-rótulo personalizada

Lote de ações

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Recursos adicionais

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Criar e autenticar um TextAnalysisClient

Usando uma chave de API

Usando uma credencial do Azure Ative Directory

Conceitos-chave

TextAnalysisClient

Entrada

Valor de retorno

Tratamento de erros de documentos

Exemplos

Análise de Sentimento

Reconhecimento de Entidades

Reconhecimento de Entidades PII

Vinculação de entidades

Extração de frases-chave

Deteção de idioma

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