تشغيل سريع: تصنيف الرسائل النصية المخصصة (إصدار أولي)
استخدم هذه المقالة للبدء في إنشاء مشروع تصنيف الرسائل النصية المخصصة، حيث ستقوم بتدريب نماذج مخصصة لتصنيف النص. النموذج هو كائن تعلم آلي سيتعلم من بيانات المثال التي نقدمها، وسيتم تدريبه على تصنيف النص بعد ذلك.
المتطلبات الأساسية
- اشتراك Azure - إنشاء حساب مجانًا
إنشاء مورد Azure جديد وحساب تخزين Azure Blob
قبل استخدام نص مخصص؛ ستحتاج إلى إنشاء مورد لغوي لـAzure، والذي سيمنحك البيانات اللازمة لإنشاء مشروع وبدء تدريب نموذج. ستحتاج أيضاً إلى حساب تخزين Azure، حيث يمكنك تحميل مجموعة البيانات المستخدمة في انشاء النموذج الخاص بك.
هام
للبدء بسرعة، نوصي بإنشاء مورد جديد لـAzure Language باستخدام الخطوات الموضحة أدناه، والتي تتيح لك إنشاء المورد وتكوين حساب تخزين في نفس الوقت، وهو أسهل من القيام بذلك لاحقا.
إذا كان لديك مورد موجود مسبقاً تريد استخدامه، فستحتاج إلى تكوينه وحساب تخزين بشكل منفصل. راجع متطلبات المشروع للحصول على معلومات.
انتقل إلى مدخل Azure لإنشاء مورد جديد لـAzure Language. إذا طلب منك تحديد ميزات إضافية، فحدد NER مخصص لتصنيف & النص المخصص. عند إنشاء المورد الخاص بك، تأكد من أنه يحتوي على المعلمات التالية.
متطلبات المورد Azure القيمة المطلوبة الموقع "غرب الولايات المتحدة 2" أو "أوروبا الغربية" مستوى الأسعار معايير (S) مستويات التسعير في القسم تصنيف نص مخصص (معاينة) & مخصص للتعرف على الكيانات المسماة (NER)، حدد حساب تخزين موجود أو حدد إنشاء حساب تخزين جديد. لاحظ أن كل هذه القيم مخصصة للتشغيل السريع، وليست ضرورية أهميات التخزين ستحتاج إلى استخدامها في البيئات المنتجة.
أهمية حساب التخزين القيمة الموصى بها الاسم أي اسم الأداء Standard نوع الحساب التخزين (الغرض العام v1) النسخ المتماثل التخزين المتكرر محليًا (LRS) الموقع أي موقع أقرب إليك، لأفضل زمن انتقال.
تحميل عينة البيانات إلي حاوية البيانات
بعد إنشاء حساب تخزين Azure وربطه بمورد اللغة، ستحتاج إلى تحميل ملفات الأمثلة إلى الدليل الجذر للحاوية الخاصة بك لهذا التشغيل السريع. سيتم استخدام هذه الملفات لاحقا لتدريب النموذج الخاص بك.
قم بتنزيل نموذج بيانات ملخص الفيلم لهذه البداية السريعة من GitHub. افتح ملف .zip، واستخرج المجلد الذي يحتوي على ملفات نصية داخله.
في مدخل Azure، انتقل إلى حساب التخزين الذي أنشأته، وحدده.
في حساب التخزين، حدد الحاويات من القائمة اليمنى، الموجودة أسفل تخزين البيانات. على الشاشة التي تظهر، حدد + حاوية. امنح الحاوية اسم مثال البيانات واترك مستوى الوصول العام الافتراضي.
بعد إنشاء الحاوية الخاصة بك ، انقر فوقها. ثم حدد الزر Upload لتحديد ملفات .txt و .json التي قمت بتنزيلها مسبقا.
تلميح
عند تحديد ملفات لتحميلها، سيتم فتح مستكشف ملفات على الكمبيوتر. لتحديد كافة الملفات الموجودة في المجلد، اضغط على ctrl + a.
تحتوي مجموعة البيانات النموذجية المقدمة على حوالي 200 فيلم ملخص تنتمي إلى واحد أو أكثر من الفئات التالية: "الغموض"، "الدراما"، "الإثارة"، "الكوميديا"، " الحركة ".
إنشاء مشروع تصنيف نص مخصص
بمجرد تكوين حاوية الموارد والتخزين، قم بإنشاء مشروع تصنيف نص مخصص جديد. يُعد المشروع بمثابة منطقة عمل لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة بناءً على بياناتك. يمكن الوصول إلى المشروع فقط من خلالك ومن خلال الآخرين الذين لديهم حق الوصول إلى مورد Azure المستخدم.
قم بتسجيل الدخول إلى إستوديو اللغة. ستظهر نافذة تتيح لك تحديد الاشتراك ومورد اللغة. حدد المورد الذي أنشأته في الخطوة أعلاه.
ضمن القسم تصنيف النص في Language Studio، حدد تصنيف نص مخصص من الخدمات المتوفرة، ثم حدده.
حدد إنشاء مشروع جديد من القائمة العليا في صفحة المشاريع. إن إنشاء مشروع سيسمح لك بوضع علامة على البيانات وتدريب النماذج الخاصة بك وتقييمها وتحسينها ونشرها.
إذا قمت بإنشاء موردك باستخدام الخطوات المذكورة أعلاه، فستحتاج إلى إضافة معلومات حول مشروعك، مثل الاسم، وتحديد حاوية التخزين الخاصة بك.
حدد نوع المشروع. سننشئ لهذا التشغيل السريع مشروع تصنيف متعدد العلامات. ثم انقر فوق التالي.
أدخل معلومات المشروع، بما في ذلك الاسم والوصف ولغة الملفات في المشروع. لن تتمكن من تغيير اسم المشروع لاحقاً.
تلميح
ليس من الضروري أن تكون مجموعة البيانات باللغة نفسها بالكامل. يمكن أن يكون لديك ملفات متعددة، لكل منها لغات مدعومة مختلفة. إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على ملفات بلغات مختلفة أو إذا كنت تتوقع لغات مختلفة أثناء وقت التشغيل، فحدد تمكين مجموعة بيانات متعددة اللغات عند إدخال المعلومات الأساسية لمشروعك.
حدد الحاوية التي قمت بتحميل بياناتك فيها. سنستخدم في هذا التشغيل السريع ملف العلامات الموجودة المتوفرة في الحاوية. ثم انقر فوق التالي.
راجع البيانات التي أدخلتها وحدد إنشاء مشروع.
درّب نموذجك
عادة بعد إنشاء مشروع، يمكنك استيراد بياناتك والبدء في وضع علامات على الكيانات الموجودة داخله لتدريب نموذج تصنيف النص المخصص. لهذه البداية السريعة، ستستخدم مثال ملف البيانات المعلم الذي قمت بتنزيله مسبقاً، وتخزينه في حساب تخزين Azure.
النموذج هو كائن التعلم الآلي الذي سيتم تدريبه على تصنيف النص. سيتعلم نموذجك من البيانات النموذجية، وسيتمكن من تصنيف تذاكر الدعم الفني بعد ذلك.
لبدء تدريب النموذج الخاص بك:
حدد قطار من القائمة في الجانب الأيسر.
حدد تجريب طراز جديد واكتب اسم الطراز في مربع النص أدناه.
انقر على زر التدريب في أسفل الصفحة.
ملاحظة
- عند وضع علامة على بياناتك ، يمكنك تحديد كيفية تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. يمكنك أيضا تقسيم بياناتك عشوائيا إلى مجموعات تدريب واختبار.
- قد يستغرق التدريب بضع ساعات.
نشر النموذج الخاص بك
عمومًا بعد تدريب نموذج سوف تستعرض تفاصيل التقييم الخاصة بها وإجراء تحسينات إذا لزم الأمر. في مثل هذا التشغيل السريع، سوف تقوم فقط بإطلاق النموذج الخاص بك، وجعله متاحاً لك لتجريبه.
بعد تجريب النموذج الخاص بك، يمكنك نشره. يتيح لك نشر النموذج الخاص بك البدء في استخدامه لتصنيف النص، باستخدام تحليل API.
انتقل إلى مشروعك في استوديو اللغة.
من اللوحة اليمنى، حدد نشر النموذج.
انقر فوق إضافة نشر لإرسال مهمة نشر جديدة.
في النافذة التي تظهر، يمكنك إنشاء اسم نشر جديد بواسطة اسم نشر موجود أو تجاوزه. بعد ذلك، يمكنك إضافة نموذج مدرب إلى اسم النشر هذا.
اختبار النموذج الخاص بك
بعد نشر النموذج، يمكنك البدء في استخدامه لتصنيف النص المخصص. اتبع الخطوات التالية لإرسال أول طلب تصنيف نص مخصص.
حدد اختبار الطراز من القائمة الجانب الأيسر.
حدد النموذج الذي تريد اختباره.
باستخدام أحد الملفات التي قمت بتنزيلها مسبقا، أضف نص الملف إلى مربع النص. يمكنك أيضا تحميل
.txtملف.انقر على تشغيل الاختبار.
في النتيجة يمكنك مشاهدة الفئات المتوقعة للنص الخاص بك. يمكنك أيضاً عرض استجابة JSON ضمن علامة التبويب JSON.
مشاريع التنظيف
عندما لا تحتاج إلى مشروعك بعد الآن، يمكنك حذفه من صفحة المشاريع الخاصة بك في استديو اللغة. حدد المشروع الذي تريد حذفه وانقر على حذف.
المتطلبات الأساسية
- اشتراك Azure - إنشاء حساب مجانًا
إنشاء مورد Azure جديد وحساب تخزين Azure Blob
قبل أن تتمكن من استخدام تصنيف النص المخصص، عليك إنشاء مورد اللغة، والذي سيمنحك الاشتراك وبيانات الاعتماد التي ستحتاجها لإنشاء مشروع والبدء في تدريب نموذج. ستحتاج أيضًا إلى حساب مخزن البيانات الثنائية الكبيرة الحجم لـ Azure، وهو مساحة تخزين البيانات المطلوبة عبر الإنترنت للاحتفاظ بالنص لتحليله.
هام
للبدء بسرعة، نوصي بإنشاء مورد جديد لـAzure Language باستخدام الخطوات الموضحة أدناه، والتي تتيح لك إنشاء المورد وتكوين حساب تخزين في نفس الوقت، وهو أسهل من القيام بذلك لاحقا.
إذا كان لديك مورد موجود مسبقاً تريد استخدامه، فستحتاج إلى تكوينه وحساب تخزين بشكل منفصل. راجع المتطلبات Project للحصول على المعلومات.
انتقل إلى مدخل Microsoft Azure لإنشاء مورد جديد للغة Azure. إذا طلب منك تحديد ميزات إضافية، فحدد Skip this step. عند إنشاء المورد الخاص بك، تأكد من احتوائه على المعلمات التالية.
متطلبات المورد Azure القيمة المطلوبة الموقع "غرب الولايات المتحدة 2" أو "أوروبا الغربية" مستوى الأسعار معايير (S) مستويات التسعير في القسم تصنيف النص المخصص (معاينة) & التعرف على الكيانات المسماة (NER)، حدد إنشاء حساب تخزين جديد. هذه القيم مخصصة لبدء التشغيل السريع، وليس بالضرورة قيم حساب التخزين التي تريد استخدامها في بيئات التشغيل.
قيمة حساب التخزين القيمة الموصى بها الاسم أي اسم الأداء Standard نوع الحساب التخزين (الغرض العام v1) النسخ المتماثل التخزين المتكرر محليًا (LRS) الموقع أي موقع أقرب إليك، لأفضل زمن انتقال.
تحميل عينة البيانات إلي حاوية البيانات
بعد إنشاء حساب تخزين Azure وربطه بمورد اللغة، ستحتاج إلى تحميل ملفات الأمثلة إلى الدليل الجذر للحاوية الخاصة بك لهذا التشغيل السريع. سيتم استخدام هذه الملفات لاحقا لتدريب النموذج الخاص بك.
قم بتنزيل نموذج بيانات ملخص الفيلم لهذه البداية السريعة من GitHub. افتح ملف .zip، واستخرج المجلد الذي يحتوي على ملفات نصية داخله.
في مدخل Azure، انتقل إلى حساب التخزين الذي أنشأته، وحدده.
في حساب التخزين، حدد الحاويات من القائمة اليمنى، الموجودة أسفل تخزين البيانات. على الشاشة التي تظهر، حدد + حاوية. امنح الحاوية اسم مثال البيانات واترك مستوى الوصول العام الافتراضي.
بعد إنشاء الحاوية الخاصة بك ، انقر فوقها. ثم حدد الزر Upload لتحديد ملفات .txt و .json التي قمت بتنزيلها مسبقا.
تلميح
عند تحديد ملفات لتحميلها، سيتم فتح مستكشف ملفات على الكمبيوتر. لتحديد كافة الملفات الموجودة في المجلد، اضغط على ctrl + a.
تحتوي مجموعة البيانات النموذجية المقدمة على حوالي 200 فيلم ملخص تنتمي إلى واحد أو أكثر من الفئات التالية: "الغموض"، "الدراما"، "الإثارة"، "الكوميديا"، " الحركة ".
الحصول على مفاتيح الموارد ونقاط النهاية
الانتقال إلى صفحة نظرة عامة على المورد في مدخل Microsoft Azure
من القائمة على الجانب الأيسر، حدد Keys and Endpoint. ستستخدم نقطة النهاية والمفتاح لطلبات واجهة برمجة التطبيقات
إنشاء مشروع
لبدء إنشاء نموذج تصنيف نص مخصص، تحتاج إلى إنشاء مشروع. إن إنشاء مشروع سيسمح لك بوضع علامة على البيانات وتدريب النماذج الخاصة بك وتقييمها وتحسينها ونشرها.
ملاحظة
لدى اسم المشروع تحسس لحالة الأحرف لجميع العمليات.
أنشئ طلب POST باستخدام عنوان URL والعناوين ونص JSON التالي لإنشاء مشروعك واستيراد ملف العلامات.
URL للطلب
استخدم URL التالي لإنشاء مشروع واستيراد ملف العلامات. استبدل قيم العنصر النائب أدناه بقيمك الخاصة.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{projectName}/:import?api-version=2021-11-01-preview
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
النص الأساسي
استخدم لغة JSON التالية في طلبك. استبدل قيم العنصر النائب أدناه بقيمك الخاصة.
{
"api-version": "2021-11-01-preview",
"metadata": {
"name": "MyProject",
"multiLingual": true,
"description": "Trying out custom text classification",
"modelType": "multiClassification",
"language": "string",
"storageInputContainerName": "YOUR-CONTAINER-NAME",
"settings": {}
},
"assets": {
"classifiers": [
{
"name": "Class1"
}
],
"documents": [
{
"location": "doc1.txt",
"language": "en-us",
"dataset": "Train",
"classifiers": [
{
"classifierName": "Class1"
}
]
}
]
}
}
بالنسبة لمفتاح بيانات التعريف:
| المفتاح | القيمة | مثال |
|---|---|---|
modelType |
نوع النموذج الخاص بك ، لاستخدام singleClassificationتصنيف تسمية واحدة . |
multiClassification |
storageInputContainerName |
اسم حاوية مخزن البيانات الثنائية الكبيرة الحجم لـ Azure. | myContainer |
بالنسبة لمفتاح المستندات:
| المفتاح | القيمة | مثال |
|---|---|---|
location |
اسم المستند في متجر blob. | doc2.txt |
language |
لغة الوثيقة. | en-us |
dataset |
حقل اختياري لتحديد مجموعة البيانات التي سينتمي إليها هذا المستند. | Train أو Test |
سيُظهر هذا الطلب خطأ إذا:
- لا يملك المورد المحدد الإذن المناسب لحساب التخزين.
ابدأ في تدريب نموذجك
بعد إنشاء مشروعك، يمكنك البدء في تدريب نموذج تصنيف نص مخصص. أنشئ طلب POST باستخدام عنوان URL والرؤوس ونص JSON التالي لبدء التدريب على نموذج تصنيف نص مخصص.
URL للطلب
استخدم عنوان URL التالي عند إنشاء طلب واجهة برمجة التطبيقات. استبدل قيم العنصر النائب أدناه بقيمك الخاصة.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/:train?api-version=2021-11-01-preview
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
اسم مشروعك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | myProject |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
نص الطلب
استخدم لغة JSON التالية في طلبك. سيتم تسمية النموذج MyModel فور انتهاء التدريب.
{
"modelLabel": "MyModel",
"runValidation": true,
"evaluationOptions":
{
"type":"percentage",
"testingSplitPercentage":"30",
"trainingSplitPercentage":"70"
}
}
| المفتاح | القيمة | مثال |
|---|---|---|
modelLabel |
اسم النموذج الخاص بك. | نموذجي |
runValidation |
القيمة المنطقية لتشغيل التحقق من الصحة على مجموعة الاختبار. | True أو False |
evaluationOptions |
يحدد خيارات التقييم. | |
type |
يحدد نوع تقسيم البيانات. | تعيين أو نسبة مئوية |
testingSplitPercentage |
حقل عدد صحيح مطلوب إذا كان typeالنسبة المئوية. يحدد تقسيم الاختبار. |
30 |
trainingSplitPercentage |
حقل عدد صحيح مطلوب إذا كان typeالنسبة المئوية. يحدد تقسيم التدريب. |
70 |
بمجرد إرسال طلب واجهة برمجة التطبيقات، ستتلقى ردًا 202 يشير إلى تنفيذ العملية بنجاح. في عناوين الرد، استخرج location القيمة. سيُنسق على النحو التالي:
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{YOUR-PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version=2021-11-01-preview
JOB-IDيُستخدم لتعريف طلبك، حيث إن هذه العملية غير متزامنة. سيُستخدم عنوان URL هذا في الخطوة التالية للحصول على حالة التدريب.
الحصول على حالة التدريب
استخدم طلب "GET" التالي للاستعلام عن حالة عملية تدريب نموذجك. يمكنك استخدام عنوان URL الذي تلقيته من الخطوة السابقة، أو استبدال قيم العنصر النائب أدناه بقيمك الخاصة.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{YOUR-PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version=2021-11-01-preview
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
اسم مشروعك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | myProject |
{JOB-ID} |
معرف تحديد موقع حالة تدريب نموذجك يرد ذلك في قيمة العنوان location التي تلقيتها في الخطوة السابقة. |
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
نص الرد
بمجرد إرسال الطلب، ستحصل على الرد التالي.
{
"jobs": [
{
"result": {
"trainedModelLabel": "MyModel",
"trainStatus": {
"percentComplete": 0,
"elapsedTime": "string"
},
"evaluationStatus": {
"percentComplete": 0,
"elapsedTime": "string"
}
},
"jobId": "string",
"createdDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
"lastUpdatedDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
"expirationDateTime": "2021-10-19T23:24:41.572Z",
"status": "unknown",
"errors": [
{
"code": "unknown",
"message": "string"
}
]
}
],
"nextLink": "string"
}
نشر نموذجك
أنشئ طلب PUT باستخدام عنوان URL والرؤوس ونص JSON التالي لبدء نشر نموذج تصنيف نص مخصص.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}?api-version=2021-11-01-preview
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
اسم مشروعك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | myProject |
{DEPLOYMENT-NAME} |
اسم النشر الخاص بك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | prod |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
نص الطلب
استخدم لغة JSON التالية في طلبك. سيتم تسمية النموذج MyModel فور انتهاء التدريب.
{
"trainedModelLabel": "MyModel",
"deploymentName": "prod"
}
بمجرد إرسال طلب واجهة برمجة التطبيقات، ستتلقى ردًا 202 يشير إلى تنفيذ العملية بنجاح. في عناوين الرد، استخرج location القيمة. سيُنسق على النحو التالي:
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{YOUR-PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version=2021-11-01-preview
يُستخدم JOB-ID لتعريف طلبك، حيث إن هذه العملية غير متزامنة. ستستخدم عنوان URL هذا في الخطوة التالية للحصول على حالة النشر.
احصل على حالة النشر
استخدم طلب الحصول التالي للاستعلام عن حالة عملية نشر نموذجك. يمكنك استخدام عنوان URL الذي تلقيته من الخطوة السابقة، أو استبدال قيم العنصر النائب أدناه بقيمك الخاصة.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{YOUR-PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version=2021-11-01-preview
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
اسم مشروعك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | myProject |
{DEPLOYMENT-NAME} |
اسم النشر الخاص بك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | prod |
{JOB-ID} |
معرف تحديد موقع حالة تدريب نموذجك يرد ذلك في قيمة العنوان location التي تلقيتها في الخطوة السابقة. |
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
إرسال مهمة تصنيف نص مخصص
ملاحظة
الأسماء Project حساسة لحالة الأحرف.
استخدم طلب نشر لبدء مهمة استخراج وحدة. استبدل {projectName} باسم المشروع في المكان الذي يوجد فيه النموذج الذي تريد استخدامه.
{YOUR-ENDPOINT}/text/analytics/v3.2-preview.2/analyze
الرؤوس
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
| Ocp-Apim-Subscription-Key | مفتاح الاشتراك الذي يوفر الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات هذه. |
النص الأساسي
{
"displayName": "MyJobName",
"analysisInput": {
"documents": [
{
"id": "doc1",
"text": "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nunc tempus, felis sed vehicula lobortis, lectus ligula facilisis quam, quis aliquet lectus diam id erat. Vivamus eu semper tellus. Integer placerat sem vel eros iaculis dictum. Sed vel congue urna."
},
{
"id": "doc2",
"text": "Mauris dui dui, ultricies vel ligula ultricies, elementum viverra odio. Donec tempor odio nunc, quis fermentum lorem egestas commodo. Class aptent taciti sociosqu ad litora torquent per conubia nostra, per inceptos himenaeos."
}
]
},
"tasks": {
"customMultiClassificationTasks": [
{
"parameters": {
"project-name": "MyProject",
"deployment-name": "MyDeploymentName"
"stringIndexType": "TextElements_v8"
}
}
]
}
}
| المفتاح | قيمة النموذج | الوصف |
|---|---|---|
| اسم المستخدم | "MyJobName" | اسم وظيفتك |
| المستندات | [{},{}] | قائمة بالمستندات لتشغيل المهام على |
| المعرف | "doc1" | معرف مستند سلسلة |
| نص | "Lorem ipsum dolor sit amet" | مستندك بتنسيق سلسلة |
| المهام | [] | قائمة بالمهام التي نريد تنفيذها. |
| -- | customMultiClassificationTasks | معرّف المهمة للمهمة التي نريد تنفيذها. استخدم customClassificationTasks لمهام تصنيف تسمية واحدة ولمهام customMultiClassificationTasks تصنيف التسميات المتعددة. |
| المعلمات | [] | قائمة المعلمات المقرر نقلها إلى المهمة |
| اسم- المشروع | "MyProject" | اسم مشروعك. اسم المشروع حساس لحالة الأحرف. |
| deployment-name | "MyDeploymentName" | اسم النشر |
استبدل نص المستند بملخصات الأفلام لتصنيفها.
الاستجابة
سوف تتلقى 202 رداً يُشير إلى نجاح العملية. في عناوين الرد، استخرج قيمةoperation-location.
operation-location منسق على النحو التالي:
{YOUR-ENDPOINT}/text/analytics/v3.2-preview.2/analyze/jobs/<jobId>
ستستخدم نقطة النهاية هذه للحصول على نتائج مهمة تصنيف النص المخصص.
الحصول على حالة مهمة تصنيف النص المخصص ونتائجها
استخدم طلب GET التالي للاستعلام عن حالة/نتائج مهمة التصنيف المخصصة. يمكنك استخدام نقطة النهاية التي تلقيتها من الخطوة السابقة.
{YOUR-ENDPOINT}/text/analytics/v3.2-preview.2/analyze/jobs/<jobId>.
الرؤوس
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
| Ocp-Apim-Subscription-Key | مفتاح الاشتراك الذي يوفر الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات هذه. |
هيئة الاستجابة
ستكون الرد عبارة عن مستند JSON مع المعلمات التالية.
{
"createdDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
"displayName": "MyJobName",
"expirationDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
"jobId": "3fa85f64-5717-4562-b3fc-2c963f66afa6",
"lastUpdateDateTime": "2021-05-19T14:32:25.578Z",
"status": "completed",
"errors": [],
"tasks": {
"details": {
"name": "MyJobName",
"lastUpdateDateTime": "2021-03-29T19:50:23Z",
"status": "completed"
},
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"tasks": {
"customMultiClassificationTasks": [
{
"lastUpdateDateTime": "2021-05-19T14:32:25.579Z",
"name": "MyJobName",
"status": "completed",
"results": {
"documents": [
{
"id": "doc1",
"classes": [
{
"category": "Class_1",
"confidenceScore": 0.0551877357
}
],
"warnings": []
},
{
"id": "doc2",
"classes": [
{
"category": "Class_1",
"confidenceScore": 0.0551877357
},
{
"category": "Class_2",
"confidenceScore": 0.0551877357
}
],
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"statistics": {
"documentsCount":0,
"erroneousDocumentsCount":0,
"transactionsCount":0
}
}
}
]
}
}
تنظيف الموارد
عندما لا تعد بحاجة إلى المشروع، يمكنك حذفه باستخدام طلب حذف التالي. استبدل قيم العنصر النائب بقيمك الخاصة.
{YOUR-ENDPOINT}/language/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}
| العنصر النائب | القيمة | مثال |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
نقطة النهاية للمصادقة على طلب واجهة برمجة التطبيقات. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
اسم مشروعك. هذه القيمة حساسة لحالة الأحرف. | myProject |
الرؤوس
استخدم العنوان التالي للمصادقة على طلبك.
| المفتاح | القيمة |
|---|---|
| Ocp-Apim-Subscription-Key | مفتاح موردك. يُستخدم للمصادقة على طلبات واجهة برمجة التطبيقات. |
الخطوات التالية
بعد إنشاء نموذج تصنيف نص مخصص، يمكنك:
عندما تبدأ في إنشاء مشاريع تصنيف النصوص المخصصة الخاصة بك، استخدم المقالات الإرشادية لمعرفة المزيد حول تطوير نموذجك بمزيد من التفصيل: