快速入門:針對 health 用戶端程式庫和 REST API 使用文字分析

您可以使用本文來開始使用文字分析的健全狀況,以使用用戶端程式庫和 REST API。 請依照下列步驟試用挖掘文字的範例程式碼:

參考檔連結庫來源程式碼封裝 (NuGet) 其他範例

必要條件

  • Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
  • Visual Studio IDE
  • 擁有 Azure 訂用帳戶之後,請在 Azure 入口網站中 建立語言資源 ,以取得您的金鑰和端點。 在其部署後,按一下 [前往資源]。
    • 您將需要您所建立資源的金鑰和端點,以將應用程式連線至 API。 您稍後會在快速入門中將金鑰和端點貼到下列程式碼中。
    • 您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務,之後可升級至付費層以用於實際執行環境。
  • 若要使用 [分析] 功能,您需要具有標準 (S) 定價層的語言資源。

設定

建立新的 .NET Core 應用程式

使用 Visual Studio IDE,建立新的 .NET Core 主控台應用程式。 這會建立 "Hello World" 專案,內含單一 C# 原始程式檔:program.cs。

以滑鼠右鍵按一下 [方案總管] 中的解決方案,然後選取 [管理 NuGet 套件],以安裝用戶端程式庫。 在開啟的 [封裝管理員] 中,選取 [流覽 並搜尋] 。 選取 [版本] 5.1.0 ,然後 5.1.0。 您也可以使用套件管理員主控台

程式碼範例

將下列程式碼複製到您的 程式 .cs 檔案。 請記得將變數取代為 key 您資源的金鑰,並將變數取代為 endpoint 您資源的端點。

重要

移至 Azure 入口網站。 如果您在 [必要條件] 區段中建立的語言資源已成功部署,請按一下[下一步]下的 [移至資源] 按鈕。 您可以在 [資源管理] 底下的 [金鑰和端點] 頁面中找到金鑰和端點。

完成時,請記得從程式碼中移除金鑰,且不要公開張貼金鑰。 在生產環境中,請考慮使用安全的方式來儲存及存取您的認證。 例如,Azure金鑰保存庫

using Azure;
using System;
using Azure.AI.TextAnalytics;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace Example
{
    class Program
    {
        private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential("replace-with-your-key-here");
        private static readonly Uri endpoint = new Uri("replace-with-your-endpoint-here");
        
        // Example method for extracting information from healthcare-related text 
        static async Task healthExample(TextAnalyticsClient client)
        {
            string document = "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily.";

            List<string> batchInput = new List<string>()
            {
                document
            };
            AnalyzeHealthcareEntitiesOperation healthOperation = await client.StartAnalyzeHealthcareEntitiesAsync(batchInput);
            await healthOperation.WaitForCompletionAsync();

            await foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection documentsInPage in healthOperation.Value)
            {
                Console.WriteLine($"Results of Azure Text Analytics for health async model, version: \"{documentsInPage.ModelVersion}\"");
                Console.WriteLine("");

                foreach (AnalyzeHealthcareEntitiesResult entitiesInDoc in documentsInPage)
                {
                    if (!entitiesInDoc.HasError)
                    {
                        foreach (var entity in entitiesInDoc.Entities)
                        {
                            // view recognized healthcare entities
                            Console.WriteLine($"  Entity: {entity.Text}");
                            Console.WriteLine($"  Category: {entity.Category}");
                            Console.WriteLine($"  Offset: {entity.Offset}");
                            Console.WriteLine($"  Length: {entity.Length}");
                            Console.WriteLine($"  NormalizedText: {entity.NormalizedText}");
                        }
                        Console.WriteLine($"  Found {entitiesInDoc.EntityRelations.Count} relations in the current document:");
                        Console.WriteLine("");

                        // view recognized healthcare relations
                        foreach (HealthcareEntityRelation relations in entitiesInDoc.EntityRelations)
                        {
                            Console.WriteLine($"    Relation: {relations.RelationType}");
                            Console.WriteLine($"    For this relation there are {relations.Roles.Count} roles");

                            // view relation roles
                            foreach (HealthcareEntityRelationRole role in relations.Roles)
                            {
                                Console.WriteLine($"      Role Name: {role.Name}");

                                Console.WriteLine($"      Associated Entity Text: {role.Entity.Text}");
                                Console.WriteLine($"      Associated Entity Category: {role.Entity.Category}");
                                Console.WriteLine("");
                            }
                            Console.WriteLine("");
                        }
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine("  Error!");
                        Console.WriteLine($"  Document error code: {entitiesInDoc.Error.ErrorCode}.");
                        Console.WriteLine($"  Message: {entitiesInDoc.Error.Message}");
                    }
                    Console.WriteLine("");
                }
            }
        }

        static async Task Main(string[] args)
        {
            var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
            await healthExample(client);
        }

    }
}

輸出

Results of Azure Text Analytics for health async model, version: "2021-05-15"

  Entity: 100mg
  Category: Dosage
  Offset: 11
  Length: 5
  NormalizedText:
  Entity: ibuprofen
  Category: MedicationName
  Offset: 17
  Length: 9
  NormalizedText: ibuprofen
  Entity: twice daily
  Category: Frequency
  Offset: 34
  Length: 11
  NormalizedText:
  Found 2 relations in the current document:

    Relation: DosageOfMedication
    For this relation there are 2 roles
      Role Name: Dosage
      Associated Entity Text: 100mg
      Associated Entity Category: Dosage

      Role Name: Medication
      Associated Entity Text: ibuprofen
      Associated Entity Category: MedicationName


    Relation: FrequencyOfMedication
    For this relation there are 2 roles
      Role Name: Medication
      Associated Entity Text: ibuprofen
      Associated Entity Category: MedicationName

      Role Name: Frequency
      Associated Entity Text: twice daily
      Associated Entity Category: Frequency

參考檔連結庫來源程式碼樣品

必要條件

  • Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
  • Java 開發套件 (JDK) 含第 8 版或更新版本
  • 擁有 Azure 訂用帳戶之後,請在 Azure 入口網站中 建立語言資源 ,以取得您的金鑰和端點。 在其部署後,按一下 [前往資源]。
    • 您將需要您所建立資源的金鑰和端點,以將應用程式連線至 API。 您稍後會在快速入門中將金鑰和端點貼到下列程式碼中。
    • 您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務,之後可升級至付費層以用於實際執行環境。
  • 若要使用 [分析] 功能,您需要具有標準 (S) 定價層的語言資源。

設定

新增用戶端程式庫

在您慣用的 IDE 或開發環境中建立 Maven 專案。 然後,在專案的 pom.xml 檔案中新增下列相依性。 您可以在線上找到其他建置工具的實作語法。

<dependencies>
     <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
        <version>5.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

程式碼範例

建立名為 EntityLinking.java 的 Java 檔案。 開啟檔案,並複製下列程式碼。 請記得將變數取代為 key 您資源的金鑰,並將變數取代為 endpoint 您資源的端點。

重要

移至 Azure 入口網站。 如果您在 [必要條件] 區段中建立的語言資源已成功部署,請按一下[下一步]下的 [移至資源] 按鈕。 您可以在 [資源管理] 底下的 [金鑰和端點] 頁面中找到金鑰和端點。

完成時,請記得從程式碼中移除金鑰,且不要公開張貼金鑰。 在生產環境中,請考慮使用安全的方式來儲存及存取您的認證。 例如,Azure金鑰保存庫

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.ai.textanalytics.models.*;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;

import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import com.azure.core.util.Context;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import com.azure.ai.textanalytics.util.*;


public class Example {

    private static String KEY = "replace-with-your-key-here";
    private static String ENDPOINT = "replace-with-your-endpoint-here";

    public static void main(String[] args) {
        TextAnalyticsClient client = authenticateClient(KEY, ENDPOINT);
        healthExample(client);
    }

    // Method to authenticate the client object with your key and endpoint
    static TextAnalyticsClient authenticateClient(String key, String endpoint) {
        return new TextAnalyticsClientBuilder()
                .credential(new AzureKeyCredential(key))
                .endpoint(endpoint)
                .buildClient();
    }

    // Example method for extracting information from healthcare-related text 
    static void healthExample(TextAnalyticsClient client){
        List<TextDocumentInput> documents = Arrays.asList(
                new TextDocumentInput("0",
                        "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily."));

        AnalyzeHealthcareEntitiesOptions options = new AnalyzeHealthcareEntitiesOptions().setIncludeStatistics(true);

        SyncPoller<AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail, AnalyzeHealthcareEntitiesPagedIterable>
                syncPoller = client.beginAnalyzeHealthcareEntities(documents, options, Context.NONE);

        System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());
        syncPoller.waitForCompletion();

        // Task operation statistics
        AnalyzeHealthcareEntitiesOperationDetail operationResult = syncPoller.poll().getValue();
        System.out.printf("Operation created time: %s, expiration time: %s.%n",
                operationResult.getCreatedAt(), operationResult.getExpiresAt());
        System.out.printf("Poller status: %s.%n", syncPoller.poll().getStatus());

        for (AnalyzeHealthcareEntitiesResultCollection resultCollection : syncPoller.getFinalResult()) {
            // Model version
            System.out.printf(
                    "Results of Azure Text Analytics for health entities\" Model, version: %s%n",
                    resultCollection.getModelVersion());

            for (AnalyzeHealthcareEntitiesResult healthcareEntitiesResult : resultCollection) {
                System.out.println("Document ID = " + healthcareEntitiesResult.getId());
                System.out.println("Document entities: ");
                // Recognized healthcare entities
                for (HealthcareEntity entity : healthcareEntitiesResult.getEntities()) {
                    System.out.printf(
                            "\tText: %s, normalized name: %s, category: %s, subcategory: %s, confidence score: %f.%n",
                            entity.getText(), entity.getNormalizedText(), entity.getCategory(),
                            entity.getSubcategory(), entity.getConfidenceScore());
                }
                // Recognized healthcare entity relation groups
                for (HealthcareEntityRelation entityRelation : healthcareEntitiesResult.getEntityRelations()) {
                    System.out.printf("Relation type: %s.%n", entityRelation.getRelationType());
                    for (HealthcareEntityRelationRole role : entityRelation.getRoles()) {
                        HealthcareEntity entity = role.getEntity();
                        System.out.printf("\tEntity text: %s, category: %s, role: %s.%n",
                                entity.getText(), entity.getCategory(), role.getName());
                    }
                }
            }
        }
    }
}

輸出

Poller status: IN_PROGRESS.
Operation created time: 2021-08-24T16:05:15Z, expiration time: 2021-08-25T16:05:15Z.
Poller status: SUCCESSFULLY_COMPLETED.
Results of Azure Text Analytics for health entities Model, version: 2021-05-15
Document ID = 0
Document entities: 
	Text: 100mg, normalized name: null, category: Dosage, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
	Text: ibuprofen, normalized name: ibuprofen, category: MedicationName, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
	Text: twice daily, normalized name: null, category: Frequency, subcategory: null, confidence score: 1.000000.
Relation type: DosageOfMedication.
	Entity text: 100mg, category: Dosage, role: Dosage.
	Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
Relation type: FrequencyOfMedication.
	Entity text: ibuprofen, category: MedicationName, role: Medication.
	Entity text: twice daily, category: Frequency, role: Frequency.

參考檔連結庫來源程式碼封裝 (NPM) 樣品

必要條件

  • Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
  • 最新版的 Node.js
  • 擁有 Azure 訂用帳戶之後,請在 Azure 入口網站中 建立語言資源 ,以取得您的金鑰和端點。 在其部署後,按一下 [前往資源]。
    • 您將需要您所建立資源的金鑰和端點,以將應用程式連線至 API。 您稍後會在快速入門中將金鑰和端點貼到下列程式碼中。
    • 您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務,之後可升級至付費層以用於實際執行環境。
  • 若要使用 [分析] 功能,您需要具有標準 (S) 定價層的語言資源。

設定

建立新的 Node.js 應用程式

在主控台視窗 (例如 cmd、PowerShell 或 Bash) 中,為您的應用程式建立新的目錄,並瀏覽至該目錄。

mkdir myapp 

cd myapp

執行命令 npm init,以使用 package.json 檔案建立節點應用程式。

npm init

安裝用戶端程式庫

安裝 NPM 套件:

npm install --save @azure/ai-text-analytics@5.1.0

程式碼範例

開啟檔案,並複製下列程式碼。 請記得將變數取代為 key 您資源的金鑰,並將變數取代為 endpoint 您資源的端點。

重要

移至 Azure 入口網站。 如果您在 [必要條件] 區段中建立的語言資源已成功部署,請按一下[下一步]下的 [移至資源] 按鈕。 您可以在 [資源管理] 底下的 [金鑰和端點] 頁面中找到金鑰和端點。

完成時,請記得從程式碼中移除金鑰,且不要公開張貼金鑰。 在生產環境中,請考慮使用安全的方式來儲存及存取您的認證。 例如,Azure金鑰保存庫

"use strict";

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");
const key = '<paste-your-key-here>';
const endpoint = '<paste-your-endpoint-here>';
// Authenticate the client with your key and endpoint
const textAnalyticsClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

// Example method for extracting information from healthcare-related text 
async function healthExample(client) {
    console.log("== Recognize Healthcare Entities Sample ==");

    const documents = [
        "Prescribed 100mg ibuprofen, taken twice daily."
    ];
    const poller = await client.beginAnalyzeHealthcareEntities(documents, "en", {
        includeStatistics: true
    });

    poller.onProgress(() => {
        console.log(
            `Last time the operation was updated was on: ${poller.getOperationState().lastModifiedOn}`
        );
    });
    console.log(
        `The analyze healthcare entities operation was created on ${poller.getOperationState().createdOn
        }`
    );
    console.log(
        `The analyze healthcare entities operation results will expire on ${poller.getOperationState().expiresOn
        }`
    );

    const results = await poller.pollUntilDone();

    for await (const result of results) {
        console.log(`- Document ${result.id}`);
        if (!result.error) {
            console.log("\tRecognized Entities:");
            for (const entity of result.entities) {
                console.log(`\t- Entity "${entity.text}" of type ${entity.category}`);
            }
            if (result.entityRelations && (result.entityRelations.length > 0)) {
                console.log(`\tRecognized relations between entities:`);
                for (const relation of result.entityRelations) {
                    console.log(
                        `\t\t- Relation of type ${relation.relationType} found between the following entities:`
                    );
                    for (const role of relation.roles) {
                        console.log(`\t\t\t- "${role.entity.text}" with the role ${role.name}`);
                    }
                }
            }
        } else console.error("\tError:", result.error);
    }
}

healthExample(textAnalyticsClient).catch((err) => {
    console.error("The sample encountered an error:", err);
});

輸出

- Document 0
    Recognized Entities:
    - Entity "100mg" of type Dosage
    - Entity "ibuprofen" of type MedicationName
    - Entity "twice daily" of type Frequency
    Recognized relations between entities:
        - Relation of type DosageOfMedication found between the following entities:   
                - "100mg" with the role Dosage
                - "ibuprofen" with the role Medication
        - Relation of type FrequencyOfMedication found between the following entities:
                - "ibuprofen" with the role Medication
                - "twice daily" with the role Frequency

參考檔連結庫來源程式碼封裝 (PiPy) 樣品

必要條件

  • Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
  • Python 3.x
  • 擁有 Azure 訂用帳戶之後,請在 Azure 入口網站中 建立語言資源 ,以取得您的金鑰和端點。 在其部署後,按一下 [前往資源]。
    • 您將需要您所建立資源的金鑰和端點,以將應用程式連線至 API。 您稍後會在快速入門中將金鑰和端點貼到下列程式碼中。
    • 您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務,之後可升級至付費層以用於實際執行環境。
  • 若要使用 [分析] 功能,您需要具有標準 (S) 定價層的語言資源。

設定

安裝用戶端程式庫

安裝 Python 之後,您可以透過以下項目安裝用戶端程式庫:

pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0

程式碼範例

建立新的 Python 檔案,並複製下列程式碼。 請記得將變數取代為 key 您資源的金鑰,並將變數取代為 endpoint 您資源的端點。

重要

移至 Azure 入口網站。 如果您在 [必要條件] 區段中建立的語言資源已成功部署,請按一下[下一步]下的 [移至資源] 按鈕。 您可以在 [資源管理] 底下的 [金鑰和端點] 頁面中找到金鑰和端點。

完成時,請記得從程式碼中移除金鑰,且不要公開張貼金鑰。 在生產環境中,請考慮使用安全的方式來儲存及存取您的認證。 例如,Azure金鑰保存庫

key = "paste-your-key-here"
endpoint = "paste-your-endpoint-here"

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Authenticate the client using your key and endpoint 
def authenticate_client():
    ta_credential = AzureKeyCredential(key)
    text_analytics_client = TextAnalyticsClient(
            endpoint=endpoint, 
            credential=ta_credential)
    return text_analytics_client

client = authenticate_client()

# Example function for extracting information from healthcare-related text 
def health_example(client):
    documents = [
        """
        Patient needs to take 50 mg of ibuprofen.
        """
    ]

    poller = client.begin_analyze_healthcare_entities(documents)
    result = poller.result()

    docs = [doc for doc in result if not doc.is_error]

    for idx, doc in enumerate(docs):
        for entity in doc.entities:
            print("Entity: {}".format(entity.text))
            print("...Normalized Text: {}".format(entity.normalized_text))
            print("...Category: {}".format(entity.category))
            print("...Subcategory: {}".format(entity.subcategory))
            print("...Offset: {}".format(entity.offset))
            print("...Confidence score: {}".format(entity.confidence_score))
        for relation in doc.entity_relations:
            print("Relation of type: {} has the following roles".format(relation.relation_type))
            for role in relation.roles:
                print("...Role '{}' with entity '{}'".format(role.name, role.entity.text))
        print("------------------------------------------")
health_example(client)

輸出

Entity: 50 mg
...Normalized Text: None
...Category: Dosage
...Subcategory: None
...Offset: 31
...Confidence score: 1.0
Entity: ibuprofen
...Normalized Text: ibuprofen
...Category: MedicationName
...Subcategory: None
...Offset: 40
...Confidence score: 1.0
Relation of type: DosageOfMedication has the following roles
...Role 'Dosage' with entity '50 mg'
...Role 'Medication' with entity 'ibuprofen'

參考文件

必要條件

  • 最新版的 cURL
  • 擁有 Azure 訂用帳戶之後,請在 Azure 入口網站中 建立語言資源 ,以取得您的金鑰和端點。 在其部署後,按一下 [前往資源]。
    • 您將需要您所建立資源的金鑰和端點,以將應用程式連線至 API。 您稍後會在快速入門中將金鑰和端點貼到下列程式碼中。
    • 您可以使用免費定價層 (F0) 來試用服務,之後可升級至付費層以用於實際執行環境。

注意

  • 下列 BASH 範例會使用 \ 行接續字元。 如果您的主控台或終端機使用不同的行接續字元,請使用該字元。
  • 您可以在 GitHub 上找到語言特定的範例。
  • 移至 Azure 入口網站,並尋找您在必要條件中建立之語言資源的金鑰和端點。 您可以透過資源的 [金鑰和端點] 頁面,在 [資源管理] 下找到這些項目。 然後,用您的金鑰和端點取代下列程式碼中的字串。 若要呼叫 API,您需要下列資訊:
參數 (parameter) 描述
-X POST <endpoint> 指定用於存取 API 的端點。
-H Content-Type: application/json 用於傳送 JSON 資料的內容類型。
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key:<key> 指定用於存取 API 的金鑰。
-d <documents> JSON,其中包含您想要傳送的文件。

下列 cURL 命令是從 BASH 殼層執行。 使用您自己的資源名稱、資源金鑰和 JSON 值來編輯這些命令。

健康情況的文字分析

  1. 將命令複製到文字編輯器。
  2. 視需要在命令中進行下列變更:
    1. <your-text-analytics-key-here> 值取代為您的金鑰。
    2. 將要求 URL <your-text-analytics-endpoint-here> 的第一個部分取代為您自己的端點 URL。
  3. 開啟 [命令提示字元] 視窗。
  4. 將文字編輯器中的命令貼到命令提示字元視窗中,然後執行該命令。
curl -i -X POST https://your-text-analytics-endpoint-here/text/analytics/v3.1/entities/health/jobs \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: your-text-analytics-key-here" \
-d '{ documents: [{ id: "1", language:"en", text: "Subject was administered 100mg remdesivir intravenously over a period of 120 min"}]}'

operation-location從回應標頭取得。 值看起來會類似下列 URL:

https://your-resource.cognitiveservices.azure.com/text/analytics/v3.1/entities/health/jobs/12345678-1234-1234-1234-12345678

若要取得要求的結果,請使用下列捲曲命令。 請務必將取代為 my-job-id 您從先前的 operation-location 回應標頭收到的數值識別碼值:

curl -X GET  https://your-text-analytics-endpoint-here/text/analytics/v3.1/entities/health/jobs/my-job-id \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: your-text-analytics-key-here"

JSON 回應

{
   "jobId":"12345678-1234-1234-1234-12345678",
   "lastUpdateDateTime":"2021-08-02T21:32:43Z",
   "createdDateTime":"2021-08-02T21:32:04Z",
   "expirationDateTime":"2021-08-03T21:32:04Z",
   "status":"succeeded",
   "errors":[
      
   ],
   "results":{
      "documents":[
         {
            "id":"1",
            "entities":[
               {
                  "offset":25,
                  "length":5,
                  "text":"100mg",
                  "category":"Dosage",
                  "confidenceScore":1.0
               },
               {
                  "offset":31,
                  "length":10,
                  "text":"remdesivir",
                  "category":"MedicationName",
                  "confidenceScore":1.0,
                  "name":"remdesivir",
                  "links":[
                     {
                        "dataSource":"UMLS",
                        "id":"C4726677"
                     },
                     {
                        "dataSource":"DRUGBANK",
                        "id":"DB14761"
                     },
                     {
                        "dataSource":"GS",
                        "id":"6192"
                     },
                     {
                        "dataSource":"MEDCIN",
                        "id":"398132"
                     },
                     {
                        "dataSource":"MMSL",
                        "id":"d09540"
                     },
                     {
                        "dataSource":"MSH",
                        "id":"C000606551"
                     },
                     {
                        "dataSource":"MTHSPL",
                        "id":"3QKI37EEHE"
                     },
                     {
                        "dataSource":"NCI",
                        "id":"C152185"
                     },
                     {
                        "dataSource":"NCI_FDA",
                        "id":"3QKI37EEHE"
                     },
                     {
                        "dataSource":"NDDF",
                        "id":"018308"
                     },
                     {
                        "dataSource":"RXNORM",
                        "id":"2284718"
                     },
                     {
                        "dataSource":"SNOMEDCT_US",
                        "id":"870592005"
                     },
                     {
                        "dataSource":"VANDF",
                        "id":"4039395"
                     }
                  ]
               },
               {
                  "offset":42,
                  "length":13,
                  "text":"intravenously",
                  "category":"MedicationRoute",
                  "confidenceScore":0.99
               },
               {
                  "offset":73,
                  "length":7,
                  "text":"120 min",
                  "category":"Time",
                  "confidenceScore":0.98
               }
            ],
            "relations":[
               {
                  "relationType":"DosageOfMedication",
                  "entities":[
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/0",
                        "role":"Dosage"
                     },
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/1",
                        "role":"Medication"
                     }
                  ]
               },
               {
                  "relationType":"RouteOfMedication",
                  "entities":[
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/1",
                        "role":"Medication"
                     },
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/2",
                        "role":"Route"
                     }
                  ]
               },
               {
                  "relationType":"TimeOfMedication",
                  "entities":[
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/1",
                        "role":"Medication"
                     },
                     {
                        "ref":"#/results/documents/0/entities/3",
                        "role":"Time"
                     }
                  ]
               }
            ],
            "warnings":[
               
            ]
         }
      ],
      "errors":[
         
      ],
      "modelVersion":"2021-05-15"
   }
}

清除資源

如果您想要清除和移除認知服務訂用帳戶,則可以刪除資源或資源群組。 刪除資源群組也會刪除其關聯的任何其他資源。

後續步驟