O que é a Linguagem de IA do Azure?

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Nota

A partir de julho de 2023, os serviços de IA do Azure abrangem todos os serviços anteriormente conhecidos como Serviços Cognitivos e Serviços de IA Aplicados do Azure. Não existem alterações nos preços. Os nomes Serviços Cognitivos e IA Aplicada do Azure continuam a ser utilizados nas APIs de faturação, análise de custos, preços e preços do Azure. Não existem alterações interruptivas nas interfaces de programação de aplicações (APIs) ou SDKs.

A Linguagem de IA do Azure é um serviço baseado na cloud que fornece funcionalidades de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para compreender e analisar texto. Utilize este serviço para ajudar a criar aplicações inteligentes com o Language Studio, as APIs REST e as bibliotecas de cliente baseadas na Web.

Funcionalidades disponíveis

Este serviço de Idioma unifica os seguintes serviços de IA do Azure anteriormente disponíveis: Análise de Texto, Criador de FAQ e LUIS. Se precisar de migrar a partir destes serviços, consulte a secção de migração abaixo.

O serviço Idioma também fornece várias novas funcionalidades, que podem ser:

  • Pré-configurado, o que significa que os modelos de IA que a funcionalidade utiliza não são personalizáveis. Basta enviar os seus dados e utilizar a saída da funcionalidade nas suas aplicações.
  • Personalizável, o que significa que irá preparar um modelo de IA com as nossas ferramentas para se ajustar especificamente aos seus dados.

Dica

Não sabe que funcionalidade deve utilizar? Consulte Que funcionalidade de serviço de idioma devo utilizar? para o ajudar a decidir.

O Language Studio permite-lhe utilizar as funcionalidades de serviço abaixo sem ter de escrever código.

Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Uma captura de ecrã de um exemplo de reconhecimento de entidades com nome.

O reconhecimento de entidades com nome é uma funcionalidade pré-configurada que categoriza entidades (palavras ou expressões) em texto não estruturado em vários grupos de categorias predefinidos. Por exemplo: pessoas, eventos, locais, datas e muito mais.

Identificação pessoal (PII) e deteção de informações de estado de funcionamento (PHI)

Uma captura de ecrã de um exemplo de deteção de PII.

A deteção de PII é uma funcionalidade pré-configurada que identifica, categoriza e redigi informações confidenciais em documentos de texto não estruturados e transcrições de conversação. Por exemplo: números de telefone, endereços de e-mail, formas de identificação e muito mais.

Deteção de idioma

Uma captura de ecrã de um exemplo de deteção de idioma.

A deteção de idiomas é uma funcionalidade pré-configurada que consegue detetar o idioma em que um documento está escrito e devolve um código de idioma para uma vasta gama de idiomas, variantes, dialetos e algumas linguagens regionais/culturais.

Análise de Sentimentos e extração de opiniões

Uma captura de ecrã de um exemplo de análise de sentimentos.

A análise de sentimentos e a extração de opiniões são funcionalidades pré-configuradas que o ajudam a descobrir o que as pessoas pensam da sua marca ou tópico ao extrair texto para obter pistas sobre sentimentos positivos ou negativos e podem associá-las a aspetos específicos do texto.

Resumo

Uma captura de ecrã de um exemplo de resumo.

O resumo é uma funcionalidade pré-configurada que utiliza o resumo de texto extrativo para produzir um resumo de documentos e transcrições de conversação. Extrai frases que representam coletivamente as informações mais importantes ou relevantes no conteúdo original.

Extração de expressões-chave

Uma captura de ecrã a mostrar um exemplo de extração de expressões-chave.

A extração de expressões-chave é uma funcionalidade pré-configurada que avalia e devolve os principais conceitos em texto não estruturado e devolve-os como uma lista.

Associação de entidades

Uma captura de ecrã de um exemplo de associação de entidade.

A ligação de entidades é uma funcionalidade pré-configurada que desambigua a identidade das entidades (palavras ou expressões) encontradas em texto não estruturado e devolve ligações para a Wikipédia.

Análise de texto para o estado de funcionamento

Uma captura de ecrã de um exemplo de análise de texto para o estado de funcionamento.

A análise de texto para o estado de funcionamento é uma funcionalidade pré-configurada que extrai e etiqueta informações médicas relevantes de textos não estruturados, como notas do médico, resumos de descarga, documentos clínicos e registos de saúde eletrónicos.

Classificação de texto personalizada

Uma captura de ecrã de um exemplo de classificação de texto personalizado.

A classificação de texto personalizado permite-lhe criar modelos de IA personalizados para classificar documentos de texto não estruturados em classes personalizadas que definir.

Reconhecimento de Entidades Com Nome Personalizado (NER Personalizado)

Uma captura de ecrã de um exemplo NER personalizado.

O NER personalizado permite-lhe criar modelos de IA personalizados para extrair categorias de entidades personalizadas (etiquetas para palavras ou expressões), utilizando texto não estruturado fornecido.

Compreensão da linguagem de conversação

Uma captura de ecrã de um exemplo de compreensão de linguagem de conversação.

A compreensão da linguagem de conversação (CLU) permite que os utilizadores criem modelos de compreensão de linguagem natural personalizados para prever a intenção geral de uma expressão recebida e extrair informações importantes da mesma.

Fluxo de trabalho de orquestração

Uma captura de ecrã de um exemplo de fluxo de trabalho de orquestração.

O fluxo de trabalho de orquestração é uma funcionalidade personalizada que lhe permite ligar Language Understanding conversacionais (CLU),respostas a perguntas e aplicações LUIS.

Resposta a perguntas

Uma captura de ecrã de um exemplo de resposta a perguntas.

Responder a perguntas é uma funcionalidade personalizada que encontra a resposta mais adequada para entradas dos seus utilizadores e é frequentemente utilizada para criar aplicações cliente de conversação, como aplicações de redes sociais, bots de chat e aplicações de ambiente de trabalho com capacidade de voz.

Análise de texto personalizada para o estado de funcionamento

Uma captura de ecrã de uma análise de texto personalizada para o exemplo de estado de funcionamento.

A análise de texto personalizada para o estado de funcionamento é uma funcionalidade personalizada que extrai entidades específicas de cuidados de saúde de texto não estruturado, utilizando um modelo que cria.

Que funcionalidade de serviço de idioma devo utilizar?

Esta secção irá ajudá-lo a decidir que funcionalidade do Serviço de idiomas deve utilizar para a sua aplicação:

O que pretende fazer? Formato do documento A sua melhor solução Esta solução é personalizável?*
Detetar e/ou redigir informações confidenciais, como PII e PHI. Texto não estruturado,
conversações transcritas		 Deteção de PII
Extrair categorias de informações sem criar um modelo personalizado. Texto não estruturado A funcionalidade NER pré-configurada
Extraia categorias de informações com um modelo específico dos seus dados. Texto não estruturado NER Personalizado ✓
Extrair tópicos principais e expressões importantes. Texto não estruturado Extração de expressões-chave
Determine o sentimento e as opiniões expressas no texto. Texto não estruturado Análise de sentimentos e extração de opiniões ✓
Resumir segmentos longos de texto ou conversações. Texto não estruturado,
conversações transcritas.		 Resumo
Desambiguar entidades e obter ligações para a Wikipédia. Texto não estruturado Associação de entidades
Classificar documentos numa ou mais categorias. Texto não estruturado Classificação de texto personalizada ✓
Extraia informações médicas de documentos clínicos/médicos, sem criar um modelo. Texto não estruturado Análise de texto para o estado de funcionamento
Extraia informações médicas de documentos clínicos/médicos com um modelo preparado para os seus dados. Texto não estruturado Análise de texto personalizada para o estado de funcionamento
Crie uma aplicação de conversação que responda às entradas dos utilizadores. Entradas de utilizador não estruturadas Resposta a perguntas ✓
Detete o idioma no qual foi escrito um texto. Texto não estruturado Deteção de idioma
Prever a intenção das entradas dos utilizadores e extrair informações das mesmas. Entradas de utilizador não estruturadas Compreensão da linguagem de conversação ✓
Ligue aplicações a partir da compreensão de linguagem de conversação, LUIS e respostas a perguntas. Entradas de utilizador não estruturadas Fluxo de trabalho de orquestração ✓

* Se uma funcionalidade for personalizável, pode preparar um modelo de IA com as nossas ferramentas para se ajustar especificamente aos seus dados. Caso contrário, uma funcionalidade é pré-configurada, o que significa que os modelos de IA que utiliza não podem ser alterados. Basta enviar os seus dados e utilizar a saída da funcionalidade nas suas aplicações.

Migrar de Análise de Texto, Criador de FAQ ou Language Understanding (LUIS)

A Linguagem de IA do Azure unifica três serviços de idioma individuais nos serviços de IA do Azure - Análise de Texto, Criador de FAQ e Language Understanding (LUIS). Se tiver utilizado estes três serviços, pode migrar facilmente para o novo Idioma de IA do Azure. Para obter instruções, veja Migrar para o Idioma da IA do Azure.

Tutoriais

Depois de ter tido a oportunidade de começar a utilizar o serviço Idioma, experimente os nossos tutoriais que lhe mostram como resolver vários cenários.

Exemplos de código adicionais

Pode encontrar mais exemplos de código no GitHub para os seguintes idiomas:

Implementar no local com contentores do Docker

Utilize contentores do Serviço de idiomas para implementar funcionalidades de API no local. Estes contentores do Docker permitem-lhe aproximar o serviço dos seus dados por motivos de conformidade, segurança ou outros motivos operacionais. O serviço Idioma oferece os seguintes contentores:

IA Responsável

Um sistema de IA inclui não só a tecnologia, mas também as pessoas que a utilizarão, as pessoas que serão afetadas por ela e o ambiente em que é implementada. Leia os seguintes artigos para saber mais sobre a utilização e implementação responsáveis de IA nos seus sistemas: