Руководство по Интеграция Power BI с Анализом текста в Cognitive ServicesTutorial: Integrate Power BI with the Text Analytics Cognitive Service

Microsoft Power BI Desktop — бесплатное приложение, позволяющее подключиться к данным, а затем преобразовать и визуализировать их.Microsoft Power BI Desktop is a free application that lets you connect to, transform, and visualize your data. Служба "Анализ текста", входящая в набор служб Microsoft Azure Cognitive Services, обеспечивает обработку естественного языка.The Text Analytics service, part of Microsoft Azure Cognitive Services, provides natural language processing. Она может извлечь из необработанного и неструктурированного текста самые важные фразы, выполнить анализ тональности и определить в нем известные сущности, например торговые марки.Given raw unstructured text, it can extract the most important phrases, analyze sentiment, and identify well-known entities such as brands. Оба инструмента помогают быстро узнать, о чем говорят ваши пользователи и что они при этом испытывают.Together, these tools can help you quickly see what your customers are talking about and how they feel about it.

Из этого руководства вы узнаете, как выполнять следующие задачи:In this tutorial, you'll learn how to:

  • Использование Power BI Desktop для импорта и преобразования данных.Use Power BI Desktop to import and transform data
  • Создание пользовательской функции в Power BI Desktop.Create a custom function in Power BI Desktop
  • Интеграция Power BI Desktop с API ключевых фраз службы "Анализ текста".Integrate Power BI Desktop with the Text Analytics Key Phrases API
  • Использование API ключевых фраз службы "Анализ текста" для извлечения наиболее важных фраз из отзывов клиентов.Use the Text Analytics Key Phrases API to extract the most important phrases from customer feedback
  • Создание облака слов на основе отзывов клиентов.Create a word cloud from customer feedback

Предварительные требованияPrerequisites

Загрузка данных пользователейLoad customer data

Чтобы начать работу, откройте Power BI Desktop и загрузите файл данных с разделителями-запятыми FabrikamComments.csv, скачанный при выполнении предварительных требований.To get started, open Power BI Desktop and load the comma-separated value (CSV) file FabrikamComments.csv that you downloaded in Prerequisites. В этом файле представлены возможные действия пользователей за сутки на форуме поддержки небольшой вымышленной компании.This file represents a day's worth of hypothetical activity in a fictional small company's support forum.

Примечание

Power BI использует данные из разнообразных источников, например из Facebook или базы данных SQL.Power BI can use data from a wide variety of sources, such as Facebook or a SQL database. См. дополнительные сведения об интеграции Facebook с Power BI и интеграции SQL Server с Power BI.Learn more at Facebook integration with Power BI and SQL Server integration with Power BI.

В главном окне Power BI Desktop выберите ленту Главная.In the main Power BI Desktop window, select the Home ribbon. В группе Внешние данные на ленте откройте раскрывающееся меню Получить данные и выберите Текстовый или CSV-файл.In the External data group of the ribbon, open the Get Data drop-down menu and select Text/CSV.

[Кнопка "Получить данные"]

Появится диалоговое окно "Открытие".The Open dialog appears. Перейдите к папке "Загрузки" или к папке, в которую вы скачали файл FabrikamComments.csv.Navigate to your Downloads folder, or to the folder where you downloaded the FabrikamComments.csv file. Щелкните FabrikamComments.csv и нажмите кнопку Открыть.Click FabrikamComments.csv, then the Open button. Появится диалоговое окно "Импорт CSV-файла".The CSV import dialog appears.

[Диалоговое окно "Импорт CSV-файла"]

В диалоговом окне "Импорт CSV-файла" можно проверить кодировку, разделитель, строки заголовка и типы столбцов, определенные в Power BI Desktop.The CSV import dialog lets you verify that Power BI Desktop has correctly detected the character set, delimiter, header rows, and column types. Если все указано правильно, щелкните Загрузить.This information is all correct, so click Load.

Чтобы просмотреть загруженные данные, нажмите кнопку Просмотр данных в левой части рабочей области Power BI.To see the loaded data, click the Data View button on the left edge of the Power BI workspace. Откроется таблица с данными, как в Microsoft Excel.A table opens that contains the data, like in Microsoft Excel.

[Исходное представление импортированных данных]

Подготовка данныхPrepare the data

Может потребоваться преобразовать данные в Power BI Desktop перед их обработкой API ключевых фраз службы "Анализ текста".You may need to transform your data in Power BI Desktop before it's ready to be processed by the Key Phrases API of the Text Analytics service.

Пример данных содержит столбцы subject и comment.The sample data contains a subject column and a comment column. С помощью функции слияния столбцов в Power BI Desktop вы можете извлечь ключевые фразы из данных в обоих столбцах, а не только в столбце comment.With the Merge Columns function in Power BI Desktop, you can extract key phrases from the data in both these columns, rather than just the comment column.

В Power BI Desktop выберите ленту Главная.In Power BI Desktop, select the Home ribbon. В группе Внешние данные щелкните Изменить запросы.In the External data group, click Edit Queries.

[Группа "Внешние данные" на ленте "Главная"]

В списке Запросы слева выберите FabrikamComments, если это еще не сделано.Select FabrikamComments in the Queries list at the left side of the window if it isn't already selected.

Затем выделите столбцы subject и comment в таблице.Now select both the subject and comment columns in the table. Может потребоваться горизонтально прокрутить документ, чтобы увидеть эти столбцы.You may need to scroll horizontally to see these columns. Сначала щелкните заголовок столбца subject, а затем, удерживая клавишу CTRL, щелкните заголовок столбца comment.First click the subject column header, then hold down the Control key and click the comment column header.

[Выбор полей для объединения]

Выберите ленту Преобразование.Select the Transform ribbon. В группе Текстовые столбцы на ленте щелкните Объединить столбцы.In the Text Columns group of the ribbon, click Merge Columns. Появится диалоговое окно "Объединение столбцов".The Merge Columns dialog appears.

[Объединение полей в диалоговом окне "Объединение столбцов"]

В диалоговом окне "Объединение столбцов" выберите Tab в качестве разделителя и щелкните ОК.In the Merge Columns dialog, choose Tab as the separator, then click OK.

Кроме того, можно отфильтровать пустые сообщения с помощью фильтра "Удалить пустые", а также удалить непечатаемые знаки с помощью очистки.You might also consider filtering out blank messages using the Remove Empty filter, or removing unprintable characters using the Clean transformation. Если в ваших данных содержится столбец spamscore, как в примере, с помощью фильтра "Число" можно игнорировать нежелательные комментарии.If your data contains a column like the spamscore column in the sample file, you can skip "spam" comments using a Number Filter.

Общие сведения об APIUnderstand the API

API ключевых фраз службы "Анализ текста" может обрабатывать до тысячи текстовых документов за один HTTP-запрос.The Key Phrases API of the Text Analytics service can process up to a thousand text documents per HTTP request. Power BI обрабатывает одну запись за раз, поэтому в данном руководстве вызовы API будут содержать по одному документу.Power BI prefers to deal with records one at a time, so in this tutorial your calls to the API will include only a single document each. В каждом обрабатываемом документе для API ключевых фраз требуются приведенные ниже поля.The Key Phrases API requires the following fields for each document being processed.

id Уникальный идентификатор документа в пределах запроса.A unique identifier for this document within the request. Это поле также содержится в ответе,The response also contains this field. так что, если вы обрабатываете несколько документов, извлеченные ключевые фразы можно легко сопоставить с исходным документом.That way, if you process more than one document, you can easily associate the extracted key phrases with the document they came from. В этом руководстве, так как обрабатывается только один документ на запрос, можно жестко закодировать одно значение id для каждого запроса.In this tutorial, because you're processing only one document per request, you can hard-code the value of id to be the same for each request.
text Текст для обработки.The text to be processed. Значение этого поля извлекается из столбца Merged, созданного в предыдущем разделе. Он содержит строку темы и текст комментария.The value of this field comes from the Merged column you created in the previous section, which contains the combined subject line and comment text. API ключевых фраз поддерживает данные длиной максимум 5120 символов.The Key Phrases API requires this data be no longer than about 5,120 characters.
language Код естественного языка документа.The code for the natural language the document is written in. Все сообщения в примере данных написаны на английском языке, поэтому можно жестко закодировать значение en для этого поля.All the messages in the sample data are in English, so you can hard-code the value en for this field.

Создание пользовательской функцииCreate a custom function

Теперь вы готовы к созданию настраиваемой функции, позволяющей интегрировать Power BI и Анализ текст.Now you're ready to create the custom function that will integrate Power BI and Text Analytics. Этот текст служит параметром функции.The function receives the text to be processed as a parameter. Она преобразовывает данные в требуемый формат JSON (и из него) и выполняет HTTP-запрос к API ключевых фраз.It converts data to and from the required JSON format and makes the HTTP request to the Key Phrases API. Затем эта функция анализирует ответ API и возвращает строку со списком извлеченных ключевых фраз с разделителями-запятыми.The function then parses the response from the API and returns a string that contains a comma-separated list of the extracted key phrases.

Примечание

Настраиваемые функции Power BI Desktop написаны на языке формул Power Query M (М для краткости).Power BI Desktop custom functions are written in the Power Query M formula language, or just "M" for short. М — язык функционального программирования на основе F#.M is a functional programming language based on F#. Чтобы завершить работу с этим руководством, не нужно быть программистом, — весь необходимый код приведен ниже.You don't need to be a programmer to finish this tutorial, though; the required code is included below.

Убедитесь, что вы работаете с окном редактора запросов в Power BI Desktop.In Power BI Desktop, make sure you're still in the Query Editor window. Если это не так, выберите ленту Главная, а затем в группе Внешние данные щелкните Изменить запросы.If you aren't, select the Home ribbon, and in the External data group, click Edit Queries.

Теперь на ленте Главная в группе Новый запрос откройте раскрывающееся меню Новый источник и выберите Пустой запрос.Now, in the Home ribbon, in the New Query group, open the New Source drop-down menu and select Blank Query.

В списке "Запросы" появится новый запрос с именем Query1 по умолчанию.A new query, initially named Query1, appears in the Queries list. Дважды щелкните эту запись и переименуйте ее в KeyPhrases.Double-click this entry and name it KeyPhrases.

Теперь на ленте Главная в группе Запрос щелкните Расширенный редактор, чтобы открыть окно "Расширенный редактор".Now, in the Home ribbon, in the Query group, click Advanced Editor to open the Advanced Editor window. Удалите находящийся в окне код и вставьте следующий.Delete the code that's already in that window and paste in the following code.

Примечание

В приведенных ниже примерах предполагается, что конечная точка API анализа текста начинается с https://westus.api.cognitive.microsoft.com.The examples below assume the Text Analytics API endpoint begins with https://westus.api.cognitive.microsoft.com. Анализ текста поддерживает создавать подписки в 13 разных регионах.Text Analytics allows you to create a subscription in 13 different regions. Если вы зарегистрированы в другом регионе, необходимо использовать конечную точку для выбранного региона.If you signed up for the service in a different region, please make sure to use the endpoint for the region you selected. Эту конечную точку можно найти, войдя на портал Azure, выбрав подписку, использующую Анализ текста, и затем выбрав страницу "Обзор".You can find this endpoint by signing in to the Azure portal, selecting your Text Analytics subscription, and selecting the Overview page.

// Returns key phrases from the text in a comma-separated list
(text) => let
    apikey      = "YOUR_API_KEY_HERE",
    endpoint    = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1/keyPhrases",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { language: ""en"", id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    keyphrases  = Text.Lower(Text.Combine(jsonresp[documents]{0}[keyPhrases], ", "))
in  keyphrases

Замените YOUR_API_KEY_HERE ключом доступа к своей службе "Анализ текста".Replace YOUR_API_KEY_HERE with your Text Analytics access key. Этот ключ можно также найти, войдя на портал Azure, выбрав подписку, использующую Анализ текста, и затем выбрав страницу "Обзор".You can also find this key by signing in to the Azure portal, selecting your Text Analytics subscription, and selecting the Overview page. (Не удаляйте кавычки вокруг ключа.)Be sure to leave the quotation marks before and after the key. Нажмите Готово.Then click Done.

Использование пользовательской функцииUse the custom function

Теперь можно использовать пользовательскую функцию, чтобы извлекать ключевые фразы из комментариев пользователей и сохранять их в новом столбце таблицы.Now you can use the custom function to extract the key phrases from each of the customer comments and store them in a new column in the table.

В окне редактора запросов Power BI Desktop вернитесь к запросу FabrikamComments.In Power BI Desktop, in the Query Editor window, switch back to the FabrikamComments query. Выберите ленту Добавление столбца.Select the Add Column ribbon. В группе Общие щелкните Вызвать настраиваемую функцию.In the General group, click Invoke Custom Function.

[Кнопка "Вызвать настраиваемую функцию"]

Откроется диалоговое окно "Вызвать настраиваемую функцию".The Invoke Custom Function dialog appears. В поле Новое имя столбца введите keyphrases.In New column name, enter keyphrases. Из списка Запрос функции выберите пользовательскую функцию, которую вы создали, KeyPhrases.In Function query, select the custom function you created, KeyPhrases.

В диалоговом окне появится новое поле Text (optional) (Текст (необязательный)).A new field appears in the dialog, text (optional). Для этого поля будет предложено указать, какой столбец будет использоваться для предоставления значений параметра text API ключевых фраз.This field is asking which column we want to use to provide values for the text parameter of the Key Phrases API. (Помните, что вы уже жестко запрограммировали значения параметров language и id.) В раскрывающемся меню выберите Merged (столбец, созданный ранее путем объединения полей темы и сообщения).(Remember that you already hard-coded the values for the language and id parameters.) Select Merged (the column you created previously by merging the subject and message fields) from the drop-down menu.

[Вызов настраиваемой функции]

В конце нажмите кнопку ОК.Finally, click OK.

Если все готово, Power BI вызовет пользовательскую функцию по одному разу для каждой строки в таблице.If everything is ready, Power BI calls your custom function once for each row in the table. Она отправляет запросы к API ключевых фраз и добавляет новый столбец в таблицу для сохранения результатов.It sends the queries to the Key Phrases API and adds a new column to the table to store the results. Но перед этим может потребоваться указать параметры проверки подлинности и конфиденциальности.But before that happens, you may need to specify authentication and privacy settings.

Проверка подлинности и конфиденциальностьAuthentication and privacy

После закрытия диалогового окна "Вызвать настраиваемую функцию" может появиться баннер с предложением указать способ подключения к API ключевых фраз.After you close the Invoke Custom Function dialog, a banner may appear asking you to specify how to connect to the Key Phrases API.

[Баннер учетных данных]

Щелкните Изменить учетные данные, убедитесь, что выбран параметр Anonymous, затем выберите Подключить.Click Edit Credentials, make sure Anonymous is selected in the dialog, then click Connect.

Примечание

Следует выбрать Anonymous, так как Служба "Анализ текста" выполнит аутентификацию с помощью ключа доступа, поэтому Power BI не нужно предоставлять учетные данные для самого HTTP-запроса.You select Anonymous because the Text Analytics service authenticates you using your access key, so Power BI does not need to provide credentials for the HTTP request itself.

[Выбор анонимного доступа для проверки подлинности]

Если баннер "Изменить учетные данные" все еще активен после выбора анонимного доступа, вероятно, вы забыли вставить ключ доступа к службе "Анализ текста" в KeyPhrases в коде пользовательской функции.If you see the Edit Credentials banner even after choosing anonymous access, you may have forgotten to paste your Text Analytics access key into the code in the KeyPhrases custom function.

Затем появится баннер с предложением указать сведения об уровне конфиденциальности источника данных.Next, a banner may appear asking you to provide information about your data sources' privacy.

[Баннер с запросом конфиденциальных сведений]

Щелкните Продолжить и выберите Public для всех источников данных в диалоговом окне.Click Continue and choose Public for each of the data sources in the dialog. Нажмите Сохранить.Then click Save.

[Настройка уровня конфиденциальности источника данных]

Создание облака словCreate the word cloud

После завершения работы с баннерами на ленте "Главная" щелкните Закрыть и применить, чтобы закрыть редактор запросов.Once you have dealt with any banners that appear, click Close & Apply in the Home ribbon to close the Query Editor.

Power BI Desktop требуется несколько секунд, чтобы выполнить необходимые HTTP-запросы.Power BI Desktop takes a moment to make the necessary HTTP requests. В новом столбце keyphrases будут ключевые фразы, обнаруженные API ключевых фраз в тексте каждой строки.For each row in the table, the new keyphrases column contains the key phrases detected in the text by the Key Phrases API.

Теперь с помощью этого столбца вы создадите облако слов.Now you'll use this column to generate a word cloud. Сначала нажмите кнопку Отчет в главном окне Power BI Desktop, слева от рабочей области.To get started, click the Report button in the main Power BI Desktop window, to the left of the workspace.

Примечание

Зачем использовать извлеченные ключевые фразы вместо текста всего комментария?Why use extracted key phrases to generate a word cloud, rather than the full text of every comment? Ключевые фразы содержат важные слова из комментариев пользователей, а не только самые распространенные.The key phrases provide us with the important words from our customer comments, not just the most common words. Кроме того, размер слова в полученном облаке не изменяется в соответствии с частотой его использования в относительно небольшом числе комментариев.Also, word sizing in the resulting cloud isn't skewed by the frequent use of a word in a relatively small number of comments.

Если у вас нет настраиваемого визуального элемента облака Word, установите его.If you don't already have the Word Cloud custom visual installed, install it. На панели "Визуализации" справа щелкните многоточие ( ... ) и выберите Import From Store (Импорт из Store).In the Visualizations panel to the right of the workspace, click the three dots (...) and choose Import From Store. Введите "облако" в строке поиска и нажмите кнопку Добавить рядом с облаком Word.Then search for "cloud" and click the Add button next the Word Cloud visual. Power BI установит визуальный элемент облака слов и сообщит об этом.Power BI installs the Word Cloud visual and lets you know that it installed successfully.

[Добавление настраиваемого визуального элемента]

Сначала щелкните значок облака Word на панели "Визуализации".First, click the Word Cloud icon in the Visualizations panel.

[Значок облака Word на панели визуализаций]

В рабочей области появится новый отчет.A new report appears in the workspace. Перетащите поле keyphrases с панели "Поля" в поле "Категория" на панели "Визуализации".Drag the keyphrases field from the Fields panel to the Category field in the Visualizations panel. Облако Word появится внутри отчета.The word cloud appears inside the report.

Перейдите на страницу "Формат" на панели "Визуализации".Now switch to the Format page of the Visualizations panel. В категории "Исключения" включите Стоп-слова по умолчанию, чтобы не добавлять в облако короткие распространенные слова, например "of".In the Stop Words category, turn on Default Stop Words to eliminate short, common words like "of" from the cloud.

[Активация стоп-слов по умолчанию]

Далее отключите Поворот текста и Заголовок.Down a little further in this panel, turn off Rotate Text and Title.

[Активация режима фокусировки]

Нажмите кнопку "Режим фокусировки", чтобы улучшить отображение облака.Click the Focus Mode tool in the report to get a better look at our word cloud. Инструмент развернет облако на всю рабочую область, как показано ниже.The tool expands the word cloud to fill the entire workspace, as shown below.

[Облако Word]

Другие возможности службы "Анализ текста"More Text Analytics services

Служба "Анализ текста", как одна из служб Cognitive Services от Microsoft Azure, также поддерживает анализ тональности и распознавание языка.The Text Analytics service, one of the Cognitive Services offered by Microsoft Azure, also provides sentiment analysis and language detection. Распознавание языка особенно удобно использовать, когда комментарий пользователя содержит не только английские слова.The language detection in particular is useful if your customer feedback isn't all in English.

Оба этих API схожи с API ключевых фраз.Both of these other APIs are similar to the Key Phrases API. Это означает, что вы можете интегрировать их с Power BI Desktop с помощью пользовательских функций, которые почти идентичны той, что вы создали в этом руководстве.That means you can integrate them with Power BI Desktop using custom functions that are nearly identical to the one you created in this tutorial. Создайте пустой запрос и вставьте в Расширенный редактор код ниже, как вы делали раньше.Just create a blank query and paste the appropriate code below into the Advanced Editor, as you did earlier. (Не забудьте про ключ доступа!) Затем аналогичным способом используйте функцию, чтобы добавить новый столбец в таблицу.(Don't forget your access key!) Then, as before, use the function to add a new column to the table.

Функция анализа тональности ниже возвращает оценку с указанием степени положительности тона текста.The Sentiment Analysis function below returns a score indicating how positive the sentiment expressed in the text is.

// Returns the sentiment score of the text, from 0.0 (least favorable) to 1.0 (most favorable)
(text) => let
    apikey      = "YOUR_API_KEY_HERE",
    endpoint    = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1/sentiment",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { language: ""en"", id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    sentiment   = jsonresp[documents]{0}[score]
in  sentiment

Ниже приведены две версии функции распознавания языка.Here are two versions of a Language Detection function. Первая версия возвращает код языка ISO (например, en для английского), а вторая — его более привычное название (например, English).The first returns the ISO language code (for example, en for English), while the second returns the "friendly" name (for example, English). Обе версии отличаются лишь последней строкой.You may notice that only the last line of the body differs between the two versions.

// Returns the two-letter language code (for example, 'en' for English) of the text
(text) => let
    apikey      = "YOUR_API_KEY_HERE",
    endpoint    = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1/languages",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    language    = jsonresp[documents]{0}[detectedLanguages]{0}[iso6391Name]
in  language
// Returns the name (for example, 'English') of the language in which the text is written
(text) => let
    apikey      = "YOUR_API_KEY_HERE",
    endpoint    = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1/languages",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    language    = jsonresp[documents]{0}[detectedLanguages]{0}[name]
in  language

Ниже представлен вариант функции ключевых фраз, который возвращает фразы в виде списка, а не отдельной строки с разделителями-запятыми.Finally, here's a variant of the Key Phrases function already presented that returns the phrases as a list object, rather than as a single string of comma-separated phrases.

Примечание

Возврат отдельной строки упрощает наш пример облака Word.Returning a single string simplified our word cloud example. В свою очередь список — более гибкий формат работы с фразами в Power BI.A list, on the other hand, is a more flexible format for working with the returned phrases in Power BI. Power BI Desktop позволяет управлять объектами списка с помощью группы "Структурированный столбец" в редакторе запросов на ленте "Преобразование".You can manipulate list objects in Power BI Desktop using the Structured Column group in the Query Editor's Transform ribbon.

// Returns key phrases from the text as a list object
(text) => let
    apikey      = "YOUR_API_KEY_HERE",
    endpoint    = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1/keyPhrases",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { language: ""en"", id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    keyphrases  = jsonresp[documents]{0}[keyPhrases]
in  keyphrases

Дополнительная информацияNext steps

Дополнительные сведения о службе текстовой аналитики, языке формул Power Query M и Power BI см. в следующих статьях.Learn more about the Text Analytics service, the Power Query M formula language, or Power BI.