Comece a usar a compreensão da linguagem coloquial no Azure

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O recurso de compreensão da linguagem coloquial da Linguagem de IA do Azure permite que você crie um modelo de linguagem e o use para previsões. A criação de um modelo envolve a definição de entidades, intenções e enunciados. A geração de previsões envolve a publicação de um modelo para que os aplicativos cliente possam receber a entrada de usuário e retornar respostas.

Recursos do Azure para compreensão da linguagem coloquial

Para usar os recursos de linguagem coloquial no Azure, você precisa ter um recurso na sua assinatura do Azure. É possível usar os seguintes tipos de recursos:

  • Linguagem de IA do Azure: um recurso que permite que você crie aplicativos com funcionalidades de reconhecimento de linguagem natural líderes do setor sem experiência em machine learning. Você pode usar um recurso de linguagem para criação e previsão.
  • Serviços de IA do Azure: um recurso geral que inclui a compreensão da linguagem de conversação, juntamente com muitos outros serviços de IA do Azure. Será possível usar esse tipo de recurso somente para a previsão.

A separação de recursos é útil quando você deseja acompanhar a utilização de recursos para uso da Linguagem de IA do Azure separadamente dos aplicativos cliente usando todos os aplicativos dos serviços de IA do Azure.

Criação

Depois de criar um recurso de criação, você pode usá-lo para treinar um modelo de compreensão da linguagem coloquial. Para treinar um modelo, comece definindo as entidades e as intenções que o seu aplicativo preverá, bem como os enunciados para cada intenção que podem ser usados para treinar o modelo preditivo.

A compreensão da linguagem coloquial fornece uma coleção abrangente de domínios predefinidos que incluem intenções e entidades predefinidas para cenários comuns. Você poderá usá-los como ponto de partida para seu modelo. Também será possível criar suas entidades e intenções.

Será possível criar entidades e intenções em qualquer ordem. Será possível criar uma intenção e selecionar palavras nos enunciados de exemplo que você definir para criar entidades para eles. Ou será possível criar as entidades com antecedência e depois mapeá-las para obter palavras nos enunciados enquanto estiver criando as intenções.

É possível escrever códigos para definir os elementos do modelo, mas, na maioria dos casos, é mais fácil criar o modelo usando o Language Studio, uma interface baseada na Web para criar e gerenciar aplicativos de compreensão da linguagem coloquial.

Como treinar o modelo

Depois de definir as intenções e as entidades no modelo, bem como incluir um conjunto adequado de enunciados de exemplo, a próxima etapa será treinar o modelo. Treinamento é o processo de usar enunciados de exemplo para ensinar seu modelo a combinar as expressões de linguagem natural que um usuário poderá dizer com prováveis intenções e entidades.

Depois de treinar o modelo, será possível fazer um teste enviando um texto e analisando as intenções previstas. O treinamento e o teste são processos iterativos. Depois de treinar o modelo, faça um teste usando enunciados de exemplo para conferir se as intenções e as entidades serão reconhecidas corretamente. Caso contrário, faça atualizações, além de treinar e testar novamente.

Previsão

Quando estiver satisfeito com os resultados do treinamento e do teste, você poderá publicar seu aplicativo de Compreensão da Linguagem Coloquial em um recurso de previsão para consumo.

Os aplicativos cliente poderão usar o modelo ao se conectar ao ponto de extremidade do recurso de previsão, especificar a chave de autenticação apropriada, bem como ao enviar a entrada do usuário para obter intenções e entidades previstas. As previsões serão retornadas para o aplicativo cliente que poderá executar a ação apropriada com base na intenção prevista.