Aracılığıyla paylaş

JavaScript için Azure Metin Analizi istemci kitaplığı - sürüm 1.1.0

  • Makale

Dil için Azure Bilişsel Hizmet , ham metin üzerinde gelişmiş doğal dil işleme sağlayan ve aşağıdaki ana özellikleri içeren bulut tabanlı bir hizmettir:

Not: Bu SDK, Dil API'si 2023-04-01 için Azure Bilişsel Hizmet'i hedefler.

  • Dil Algılama
  • Yaklaşım Analizi
  • Anahtar İfade Ayıklama
  • Adlandırılmış Varlık Tanıma
  • Kişisel Bilgilerin Tanınması
  • Varlık Bağlama
  • Sağlık Analizi
  • Ayıklayıcı Özetleme
  • Soyut Özetleme
  • Özel Varlık Tanıma
  • Özel Belge Sınıflandırması
  • Belge Başına Birden Çok Eylemi Destekleme

İstemci kitaplığını kullanarak:

  • Hangi dil giriş metninin yazıldıklarını algılama.
  • Pozitif veya negatif yaklaşım hakkındaki ipuçları için ham metni analiz ederek müşterilerin markanız veya konunuz hakkında ne düşündüğünü belirleyin.
  • Anahtar ifadeleri otomatik olarak ayıklayarak metnin önemli noktalarını hızla belirleyin.
  • Metninizdeki varlıkları kişiler, yerler, kuruluşlar, tarih/saat, miktarlar, yüzdeler, para birimleri, sağlık hizmetleri ve daha fazlası olarak tanımlayın ve kategorilere ayırın.
  • Yukarıdaki görevlerin birden çokını aynı anda gerçekleştirin.

Önemli bağlantılar:

Danışmanlıktan @azure/ai-text-analytics⚠geçiş ️

Uygulama kodunu yapay zeka Metin Analizi istemci kitaplığının 5.x sürümünden yeni AI Dil Metni istemci kitaplığına güncelleştirme hakkında ayrıntılı yönergeler için lütfen Geçiş Kılavuzu'na bakın.

Yenilikler

Başlarken

Şu anda desteklenen ortamlar

Daha fazla ayrıntı için destek ilkemize bakın.

Önkoşullar

Azure CLI kullanıyorsanız ve <your-resource-name> yerine kendi benzersiz adlarınızı yazın<your-resource-group-name>:

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

@azure/ai-language-text paketini yükleyin

ile npmJavaScript için Azure Metin Analizi istemci kitaplığını yükleyin:

npm install @azure/ai-language-text

Oluşturma ve kimlik doğrulaması TextAnalysisClient

Dil API'sine erişmek üzere bir istemci nesnesi oluşturmak için Dil kaynağınızın ve değerinin credentialolması gerekirendpoint. Metin Analizi istemcisi kimlik doğrulaması için Azure Active Directory kimlik bilgilerini veya API anahtarı kimlik bilgilerini kullanabilir.

Dil kaynağınızın uç noktasını Azure Portal'da veya aşağıdaki Azure CLI kod parçacığını kullanarak bulabilirsiniz:

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

API Anahtarı Kullanma

Azure Portal'ı kullanarak Dil kaynağınıza göz atın ve bir API anahtarı alın veya aşağıdaki Azure CLI parçacığını kullanın:

Not: Bazen API anahtarına "abonelik anahtarı" veya "abonelik API anahtarı" denir.

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

API anahtarınız ve uç noktanız olduktan sonra, istemcinin kimliğini doğrulamak için sınıfını AzureKeyCredential aşağıdaki gibi kullanabilirsiniz:

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

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

Azure Active Directory Kimlik Bilgisi Kullanma

İstemci API anahtarı kimlik doğrulaması örneklerin çoğunda kullanılır, ancak Azure Kimlik kitaplığını kullanarak Azure Active Directory ile de kimlik doğrulaması yapabilirsiniz. Aşağıda gösterilen DefaultAzureCredential sağlayıcısını veya Azure SDK ile sağlanan diğer kimlik bilgisi sağlayıcılarını kullanmak için lütfen paketi yükleyin @azure/identity :

npm install @azure/identity

Ayrıca yeni bir AAD uygulaması kaydetmeniz ve rolü hizmet sorumlunuza atayarak "Cognitive Services User" Dil erişimi vermeniz gerekir (not: gibi "Owner" diğer roller gerekli izinleri vermez, yalnızca "Cognitive Services User" örnekleri ve örnek kodu çalıştırmak için yeterli olur).

AAD uygulamasının istemci kimliği, kiracı kimliği ve istemci gizli dizisi değerlerini ortam değişkenleri olarak ayarlayın: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

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

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

Önemli kavramlar

TextAnalysisClient

TextAnalysisClient , Metin Analizi istemci kitaplığını kullanan geliştiriciler için birincil arabirimdir. Dil hizmetinin erişebileceğiniz farklı özelliklerini anlamak için bu istemci nesnesinde yöntemleri keşfedin.

Giriş

Belge, Dil hizmetindeki tahmine dayalı modeller tarafından analiz edilecek tek bir giriş birimini temsil eder. üzerindeki TextAnalysisClient işlemler toplu iş olarak analiz edilecek girişlerin bir koleksiyonunu alır. İşlem yöntemleri, girişlerin dize olarak veya ekli meta verileri olan nesneler olarak temsil edilmesine izin veren aşırı yüklemelere sahiptir.

Örneğin, her belge bir dizide bir dize olarak geçirilebilir, örneğin.

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

veya öğe başına bir belge id veya languagecountryHint/geçirmek isterseniz, bunlar işleme bağlı olarak veya DetectLanguageInput listesi TextDocumentInput olarak verilebilir;

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!" },
];

Belge uzunluğu sınırları, maksimum toplu iş boyutu ve desteklenen metin kodlamaları dahil olmak üzere giriş için hizmet sınırlamalarına bakın.

Dönüş Değeri

Tek bir belgeye karşılık gelen dönüş değeri başarılı bir sonuç veya hata nesnesidir. Her TextAnalysisClient yöntem, dizine göre girişlere karşılık gelen heterojen bir sonuç ve hata dizisi döndürür. Metin girişi ve sonucu, giriş ve sonuç koleksiyonlarında aynı dizine sahip olur.

gibi SentimentAnalysisResultbir sonuç, tek bir metin girişiyle ilgili bir tahmin veya tahmin içeren Bir Dil işleminin sonucudur. İşlemin sonuç türü isteğe bağlı olarak giriş belgesi ve nasıl işlendiği hakkında bilgi de içerebilir.

hata nesnesi, TextAnalysisErrorResulthizmetin belgeyi işlerken bir hatayla karşılaştığını gösterir ve hata hakkında bilgi içerir.

Belge Hata İşleme

Bir işlem tarafından döndürülen koleksiyonda hatalar, hatayla karşılaşıldığında iç TextAnalysisError nesneyi içeren özelliğin error varlığıyla başarılı yanıtlardan ayırt edilir. Başarılı sonuç nesneleri için bu özellik her zamanundefined vardır.

Örneğin, tüm hataları filtrelemek için aşağıdakini filterkullanabilirsiniz:

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

Not: TypeScript kullanıcıları, yapılandırmada olarak ayarlandıysa compilerOptions.strictNullCheckstrue sonuç ve hata nesnelerinin daha iyi tür denetiminden tsconfig.json yararlanabilir. Örnek:

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);
}

Örnekler

İstemci Kullanımı

Önceden Oluşturulmuş Görevler

Özel Görevler

Sorun giderme

Günlüğe Kaydetme

Günlüğe kaydetmenin etkinleştirilmesi hatalarla ilgili yararlı bilgilerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. HTTP isteklerinin ve yanıtlarının günlüğünü görmek için ortam değişkenini AZURE_LOG_LEVEL olarak infoayarlayın. Alternatif olarak, günlüğü çalışma zamanında içinde çağrılarak setLogLevel@azure/loggeretkinleştirilebilir:

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");

setLogLevel("info");

Günlükleri etkinleştirme hakkında daha ayrıntılı yönergeler için @azure/günlükçü paketi belgelerine bakabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Bu kitaplığın nasıl kullanılacağına ilişkin ayrıntılı örnekler için lütfen samples dizinine göz atın.

Katkıda bulunma

Bu kitaplığa katkıda bulunmak isterseniz, kodu derleme ve test etme hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen katkıda bulunma kılavuzunu okuyun.

İzlenimler