Informazioni sull'analisi del testo in Foundry

Microsoft Foundry è la piattaforma per la creazione di app e agenti di intelligenza artificiale in Azure. Il portale di Foundry offre due approcci all'analisi del testo: modelli di intelligenza artificiale per utilizzo generico che gestiscono un'ampia gamma di attività tramite prompt del linguaggio naturale e strumenti di linguaggio appositamente creati che restituiscono risultati strutturati e deterministici per attività specifiche.

Per iniziare a usare l'analisi del testo nel nuovo portale foundry, è necessario creare una risorsa Foundry e un progetto Foundry.

Una risorsa Foundry è una risorsa Azure che fornisce l'accesso ai servizi di intelligenza artificiale e ai modelli distribuiti. Un progetto Foundry è un'area di lavoro all'interno di tale risorsa in cui è possibile organizzare il lavoro, distribuire modelli e accedere a strumenti come il playground di chat e i servizi di intelligenza artificiale.

Uso di modelli di intelligenza artificiale per utilizzo generico per l'analisi del testo

Dal progetto nel portale Foundry è possibile distribuire un modello di intelligenza artificiale per utilizzo generico. Un modello di intelligenza artificiale per utilizzo generico è un modello linguistico sottoposto a training su grandi quantità di dati di testo, offrendo una conoscenza approfondita del linguaggio e la possibilità di gestire molte attività diverse. Un modello per utilizzo generico può seguire le istruzioni del linguaggio naturale per analizzare il sentiment, estrarre entità, riepilogare il testo, tradurre contenuto, rispondere alle domande e molto altro ancora, senza alcuna configurazione o training da parte dell'utente.

È possibile usare un modello di intelligenza artificiale per utilizzo generico per gestire attività di analisi del testo, ad esempio:

• L'estrazione di frasi chiave elenca i concetti principali del testo non strutturato.
• Entity linking consente di identificare entità note e di collegarle a Wikipedia.
• Analisi del sentiment ed estrazione delle opinioni identifica se il testo è positivo o negativo.
• Il riepilogo riepiloga il testo identificando le informazioni più importanti.

È possibile esplorare le funzionalità di analisi del testo dei modelli di intelligenza artificiale nel playground della chat del portale Foundry. Dopo la distribuzione di un modello, il playground offre un'interfaccia di chat in cui si digita un prompt e il modello risponde. Poiché il modello comprende il contesto, è anche possibile seguire domande aggiuntive o perfezionare l'analisi nella stessa conversazione. Questo rende il playground un modo utile per esplorare ciò che è possibile prima di creare un'applicazione completa.

Verranno ora esaminate più in dettaglio alcune delle risposte che un modello di intelligenza artificiale per utilizzo generico può fornire quando viene fornita un'attività di analisi del testo.

Estrazione di frasi chiave

È possibile usare un modello linguistico per estrarre le parole chiave e le frasi usate in un testo, che può essere utile nei processi come l'indicizzazione e la ricerca di documenti pertinenti. L'estrazione di frasi chiave identifica i punti principali del testo.

Ad esempio, è possibile ricevere una revisione, ad esempio:

Ho avuto un pasto fantastico alla tavola calda a Seattle sabato. Il risotto ai funghi era perfettamente preparato e davvero gustoso. Il nostro cameriere, Pete, era cordiale ed efficiente; e ci ha dato un'ottima raccomandazione per un dessert (cheesecake alla fragola). Consiglierei sicuramente questo posto per una cena informale.

L'estrazione di frasi chiave può fornire un contesto a questa recensione estraendo le frasi seguenti:

• cena casuale
• dessert
• pasto fantastico
• tavola calda
• ottima raccomandazione
• risotto ai funghi
• Pete
• posto
• Sabato
• Seattle
• cheesecake alla fragola
• Cameriere

Riconoscimento delle entità

È anche possibile usare il riconoscimento delle entità denominate per trovare persone, luoghi, date e altre entità specifiche menzionate nel testo.

È possibile fornire un modello linguistico con testo non strutturato e recuperare un elenco di entità nel testo riconosciuto. Un'entità è un elemento di un particolare tipo o di una categoria; e in alcuni casi, sottotipo.

Si consideri questo breve testo:

" Il 2 maggio 2017, John Smith ha visitato New York per partecipare a una conferenza ospitata da Microsoft. L'evento è iniziato alle 8:00 e ha durato 3 ore. Oltre 25% dei 40 partecipanti hanno viaggiato più di 10 miglia per partecipare."

Le entità rilevate includono:

Analisi del sentiment e opinion mining

È anche possibile usare l'analisi del sentiment per classificare un documento come positivo, negativo o neutro. Questo è utile per rilevare il sentiment nei social media, le recensioni dei clienti, i forum di discussione e altro ancora.

Si consideri la recensione del ristorante seguente:

"Ho avuto una cena meravigliosa in un accogliente bistrot a Portland il venerdì sera. Il salmone alla griglia è stato cucinato perfettamente e pieno di sapore, e le verdure stagionali erano un ottimo complemento. Il nostro server, Maria, era attento e personalmente, e lei ha suggerito la torta di limone per dessert- che era eccellente. Vorrei assolutamente consigliare questo posto per una serata rilassata e piacevole fuori."

L'analisi della recensione del ristorante potrebbe restituire:

• Analisi del sentiment per singola frase

  "Ho avuto una cena meravigliosa in un accogliente bistrot a Portland il venerdì sera." Sentiment: spiegazione positiva: le parole "cena meravigliosa" e "accogliente bistro" trasmettono un'esperienza altamente positiva.

  "Il salmone alla griglia è stato cucinato perfettamente e pieno di sapore, e le verdure stagionali erano un ottimo complemento." Sentiment: Spiegazione positiva: "Cucinato perfettamente", "pieno di sapore" e "grande complemento" indicano una forte soddisfazione con il cibo.

  "Il nostro server, Maria, era attento e personalmente, e lei ha suggerito la torta di limone per dessert - che era eccellente." Sentiment: spiegazione positiva: descrizioni positive delle qualità del server e del dessert ("attento", "personabile", "eccellente") riflettono un cliente molto felice.

  Consiglio assolutamente questo posto per una notte rilassata e piacevole fuori. Spiegazione del sentimento: positivo. Una raccomandazione chiara con le parole "assolutamente", "rilassata" e "piacevole" mostrano un forte sentimento positivo.

• Sentiment complessivo del documento: fortemente positivo. La recensione è ricca di linguaggio elogiativo sul cibo, l'atmosfera, il servizio e l'esperienza complessiva. Non sono presenti istruzioni neutre o negative.

Quando usare un modello di intelligenza artificiale per utilizzo generico per l'analisi del testo

Oltre all'estrazione di frasi chiave, al riconoscimento delle entità e all'analisi del sentiment, i modelli di intelligenza artificiale per utilizzo generico possono anche riepilogare lunghi documenti in paragrafi concisi, tradurre testo tra lingue, classificare il contenuto in categorie definite, rispondere a domande su un passaggio e altro ancora. Poiché queste funzionalità sono tutte guidate dai prompt del linguaggio naturale, è possibile combinarle liberamente, ad esempio chiedendo al modello di tradurre una revisione lunga e quindi riepilogarla in una singola conversazione.

Uso di Azure Language negli strumenti Foundry

Anche se un modello linguistico di grandi dimensioni sottoposto a training per carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativi generali può spesso eseguire un ottimo lavoro di analisi del testo, a volte uno strumento più specializzato ottiene risultati più prevedibili.

Azure Language in Foundry Tools è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale con analizzatori appositamente creati per attività di analisi del testo specifiche. Questi analizzatori usano tecniche statistiche per restituire output strutturati deterministici, rendendoli particolarmente adatti per le pipeline automatizzate in cui i risultati coerenti sono importanti.

Nel portale di new Foundry è possibile esplorare alcune delle funzionalità di Azure Language nel playground della chat. Per testare le funzionalità dei servizi di intelligenza artificiale, passare alla pagina Compila , quindi a Modelli e quindi alla scheda Servizi di intelligenza artificiale . Nella scheda è possibile trovare una selezione di servizi di intelligenza artificiale disponibili per i test.

Prendere in considerazione le funzionalità del linguaggio di Azure seguenti:

• Il rilevamento della lingua valuta il testo e rileva la lingua e il dialetto.
• Il rilevamento delle informazioni personali (PII) identifica le informazioni sensibili personali, incluse le informazioni sanitarie personali( PHI).

Rilevamento della lingua

In un flusso di lavoro multilingue, il primo passaggio consiste spesso nell'identificare la lingua in cui viene scritto un documento, in modo che il testo possa essere indirizzato al modello o al processo più appropriato. Il rilevamento della lingua valuta il testo e identifica la lingua primaria insieme a un punteggio di attendibilità. Azure lingua supporta un'ampia gamma di lingue e dialetti regionali.

Ad esempio, dato il testo seguente:

"¡Hola! Me llamo Josefina y vivo en Madrid, España."

Il rilevamento della lingua restituisce il risultato seguente:

Nel portale Foundry è possibile testare la funzionalità di rilevamento della lingua di Azure nella chat Playground.

Rilevamento delle informazioni personali identificabili

Le organizzazioni spesso devono identificare e redactare i dettagli personali sensibili dal testo prima che vengano archiviati o condivisi, per rispettare le normative sulla privacy. Il rilevamento delle informazioni personali identifica i dettagli personali nel testo, ad esempio nomi, numeri di telefono, indirizzi di posta elettronica e indirizzi stradali, e può eventualmente redigirli.

Ad esempio, dato il testo seguente:

"Maria Garcia ha chiamato dal 020 7946 0958 e ha chiesto di inviare documenti a 42 Market Road, Londra, Regno Unito, SW1A 1AA."

Il rilevamento delle informazioni personali identifica le entità seguenti:

Nel portale foundry è possibile testare la funzionalità di rilevamento delle informazioni personali di Azure language in Language Playground.

Informazioni su come creare un'applicazione client con funzionalità di analisi del testo usando sia l'API risposte OpenAI che l'SDK del linguaggio Azure.