Azure.AI.TextAnalytics 命名空間

一組用來設定抽象摘要的選項，包括要使用的模型版本、產生的摘要可以擁有的句子數目上限等等。

在指定檔集上執行 AbstractSummaryAction 的結果表示。

在一組指定的檔上執行的抽象摘要表示，做為可分頁且長時間執行的作業。

一組用來設定抽象摘要的選項，包括要使用的顯示名稱、產生的摘要可以擁有的句子數目上限等等。

在指定檔上執行抽象摘要結果的標記法。

在一組指定的檔上執行抽象摘要的結果集合。

表示 Age 實體解析模型。

使用長時間執行的作業分析多個動作的可分頁作業類別。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

例如，是否要包含統計資料。

在一組檔上執行多個動作的結果。

允許呼叫端在一組檔中執行分析醫療保健實體動作的詳細資料設定。 例如，設定模型版本並停用服務記錄。

在輸入檔上執行 AnalyzeHealthcareEntitiesAction 的結果。

使用長時間執行作業分析多個醫療保健檔的可分頁作業類別。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

表示在指定檔中分析醫療保健實體的結果。

AnalyzeHealthcareEntitiesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行分析情感動作的詳細資料設定。 例如，執行意見採礦、設定模型版本等等。

在輸入檔上執行 AnalyzeSentimentAction 的結果。

允許呼叫端指定如何執行作業的詳細資料的選項。 例如，執行意見採礦、設定模型版本、是否包含統計資料等等。

在單一檔上分析情感作業的結果，其中包含每個句子以及完整檔的預測情感。

AnalyzeSentimentResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

表示區域實體解析模型。

實體解析的抽象基類。 請注意 BaseResolution ， 是基類。 根據案例，可能需要在這裡指派基類的衍生類別，或此屬性必須轉換成其中一個可能的衍生類別。 可用的衍生類別包括 、、 DateTimeResolution 、、、 VolumeResolutionTemperatureResolutionTemporalSpanResolutionSpeedResolutionOrdinalResolutionNumericRangeResolutionLengthResolutionNumberResolution 和 。 WeightResolutionInformationResolutionCurrencyResolutionAreaResolutionAgeResolution

CategorizedEntity檔中的物件集合，以及處理檔時遇到的警告。

用來分類指定檔的類別集合。

可分頁作業類別，可使用長時間執行的作業，從多個檔分類單一和多個標籤。

在指定檔上執行動態分類或自訂文字分類結果的標記法。

ClassifyDocumentResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

表示貨幣實體解析模型。

datetime 實體實例的解析。

偵測語言作業的輸入。 此物件可讓呼叫端指定唯一的檔識別碼，以及檔全文檢索，以及指出檔來源國家/地區的提示，以協助預測模型偵測檔的語言。

在單一檔上偵測語言作業的結果，其中包含檔所撰寫語言的預測。

DetectLanguageResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

檔的整體預測情感和信賴分數。 它也包含每個句子的情感預測。

如需有關文字情感的詳細資訊，請參閱 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis 。

在一組指定檔上執行動態分類的結果集合。

模型，代表醫療保健實體在特定實體目錄中的參考。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行擷取 KeyPhrases 動作的詳細資料設定。 例如，設定模型版本並停用服務記錄。

在輸入檔上執行 ExtractKeyPhrasesAction 的結果。

檔上擷取關鍵字組作業的結果。

ExtractKeyPhrasesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

一組用來設定擷取摘要的選項，包括要使用的模型版本、要擷取的句子數目上限等等。

在指定檔集上執行 ExtractSummaryAction 的結果表示。

在一組指定的檔上執行的擷取摘要標記法，做為可分頁且長時間執行的作業。

一組用來設定擷取摘要的選項，包括要使用的顯示名稱、要擷取的句子數目上限等等。

在指定檔上執行擷取摘要結果的標記法。

在一組指定檔上執行擷取摘要的結果集合。

包含所偵測到醫療保健實體相關資訊的模型。

HealthcareAssertion。

決定實體之間的關聯性。

決定實體的關聯角色。

表示 (資料) 實體解析模型的資訊。

檔中存在的關鍵字組集合，以及處理檔時遇到的警告。

表示長度實體解析模型。

LinkedEntity檔中的物件集合，以及處理檔時遇到的警告。

允許呼叫端指定如何在一組檔上執行多重標籤分類動作的詳細資料設定。 這會對應至語言服務中的多分類工作。 例如，成功自訂分類動作需要目標專案和部署名稱。

在輸入檔上執行 MultiLabelClassifyAction 的結果。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

數值實體實例的解析。

表示數值間隔的解析。

序數實體實例的解析。

PiiEntity檔中的物件集合，以及處理檔時遇到的警告。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行辨識自訂實體動作的詳細資料。

在輸入檔上執行 RecognizeCustomEntitiesAction 的結果。

可分頁作業類別，可使用長時間執行的作業，從多個檔辨識自訂實體。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

RecognizeEntitiesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行辨識實體動作的詳細資料設定。 例如，設定模型版本並停用服務記錄。

在輸入檔上執行 RecognizeEntitiesAction 的結果。

檔上辨識實體作業的結果，其中包含該檔中所識別物件的集合 CategorizedEntity 。

RecognizeEntitiesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行 Recognize Linked Entities 動作的詳細資料。 例如，設定模型版本並停用服務記錄。

在輸入檔上執行 RecognizeLinkedEntitiesAction 的結果。

檔上辨識連結實體作業的結果，其中包含該檔中所識別物件的集合 LinkedEntity 。

RecognizeLinkedEntitiesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

允許呼叫端指定如何在一組檔中執行 Recognize PII Entities 動作的詳細資料。 例如，設定模型版本、依指定的網域篩選準則篩選回應實體等等。

在輸入檔上執行 RecognizePiiEntitiesAction 的結果。

允許呼叫端指定如何執行作業的詳細資料的選項。 例如，設定模型版本、是否要包含統計資料、依指定的定義域篩選準則篩選回應實體等等。

在檔上辨識 PII 實體作業的結果，其中包含包含該檔中找到之個人識別資訊的物件集合 PiiEntity 。

RecognizePiiEntitiesResult對應至檔批次的物件集合，以及批次作業的相關資訊。

代表所有情感類別介於 0 到 1 之間的信賴分數：正面、中性、負面。

允許呼叫端指定如何在一組檔上執行單一標籤分類動作的詳細資料設定。 這會對應至語言服務中的單一標籤分類工作。 例如，成功自訂分類動作需要目標專案和部署名稱。

在輸入檔上執行 SingleLabelClassifyAction 的結果。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

表示速度實體解析模型。

表示溫度實體解析模型。

表示日期和/或時間範圍的解析。

在一組檔中執行之文字分析動作結果的基底類型。

決定將在輸入檔上執行的一組動作。

用來與 Azure 認知服務進行語言互動的用戶端，包括文字分析。

允許設定傳送至服務之要求管理的選項。 例如，針對將套用至所有用戶端呼叫的 Country 提示或 Language 設定預設值。 新增記錄、新增標頭以要求等等。

輸入，代表特定作業的語言服務預測模型要分析的個別文字檔。

啟用模擬文字分析程式庫的模型處理站。

允許呼叫端指定作業執行方式的詳細資料，以及服務從中傳回哪些資訊的選項。

例如，設定模型版本、是否要包含統計資料等等。

對應至檔之文字分析作業結果的基底類型。 如果作業失敗，則會填入 Id 和 Error 屬性，但不會填入其他屬性。

如果在要求中指定 showStats=true，則此欄位將包含要求承載的相關資訊。

輸入，代表特定作業的語言服務預測模型要分析的個別文字檔。 檔包含檔的識別碼、檔的全文檢索，以及檔所撰寫的語言。

表示磁片區實體解析模型。

表示權數實體解析模型。

服務從指定檔產生的摘要。

測量的年齡單位。

測量單位區域。

包含預測情感、信賴分數，以及與意見採礦分析相關的其他資訊。

例如，在「食物良好」一句中，目標 'food' 的評量是 'good'。

已辨識為實體的字組或片語，並依服務的具名實體辨識模型和分類法進行分類。 如需支援的類別和子類別清單，請參閱 https://learn.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/concepts/named-entity-categories 。

用來分類指定檔的類別。

指定每份檔的一或多個類別。 預設為多重分類，每個檔可能會傳回多個類別。

DateTime SubKind。

檔寫入所在語言的預測。

取得語言服務具名實體辨識模型所推斷的實體類別目錄。 可用類別的清單描述于 具名實體辨識中支援的實體類別。

結果將用來格式化 fhirBundle 的 FHIR 規格版本。 如需詳細資訊，請參閱 https://www.hl7.org/fhir/overview.html。

可做為 Fhir Documents 輸入的檔案類型。 預期在使用時會提供 fhirVersion。 使用 None 列舉的行為與不使用 documentType 參數的行為相同。

醫療保健實體類別。

關聯類型。 範例包括： DosageOfMedication 或 'FrequencyOfMedication'等等。

資料) 度量單位 (資訊。

度量單位長度。

LinkedEntity。

Match。

擷取的數位實體類型。

識別為個人識別資訊的單字或片語，可分類為指定分類法中的已知類型。 語言服務所辨識的類別集描述于 https://aka.ms/azsdk/language/pii 。

PiiCategory。

解析物件所代表的範圍種類。

序數表示的參考點。

識別輸入檔的腳本。

句子意見物件包含從句子擷取的評量。 它包含這些評量有關的目標，以及實際評量本身。

預測情感和其他分析，例如對應檔中每個句子的意見採礦。

如需有關文字情感的詳細資訊，請參閱 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview 。

測量速度單位。

服務用來產生指定摘要之內容之文字的表示。

從指定檔擷取的句子，因為對它執行擷取摘要。 句子會根據其相關性接收排名分數，如服務所決定。

要用於擷取摘要結果的排序準則。

包含產品目標的相關評量、預測情感、信賴分數和其他相關資訊。 產品/服務的目標是該產品/服務的重要元件。

例如，「Hotel Foo 的食物良好」，「food」 是 「Hotel Foo」 的目標。

測量溫度單位。

日期/時間實例的選擇性修飾詞。

適用于 TextAnalytics 的雲端物件。

文字分析錯誤。

文字分析錯誤碼值。

上次更新時間的工作狀態。

文字分析警告。

文字分析警告碼值。

如果在要求中指定 showStats=true，則此欄位將包含檔承載的相關資訊。

測量的磁片區單位。

度量單位。

描述其是否在檔主體上的醫療保健實體，或此實體是否描述檔中的其他人。 例如，在「主旨的母親有一個擷取」中，「母親」實體不會與主旨本身相關聯，而是與主旨的母體相關聯。

判斷「病患可能有治療」中的 HealthcareEntityAssertion 「特定性」，該治療實體不是 100% 特定，而是「可能」。

判斷 的條件 HealthcareEntityAssertion 。 例如，「如果病患有治療，他有治療」，則診斷是否為病患是否有治療的「條件式」。

使用者可以篩選要求的不同 PII 實體網域。

此用戶端程式庫支援的文字分析或語言服務版本。

指定檔的預測情感。