TextAnalysisClient class

Un cliente para interactuar con las características de análisis de texto en Azure Cognitive Language Service.

El cliente necesita el punto de conexión de un recurso language y un método de autenticación como una clave de API o AAD. La clave de API y el punto de conexión se pueden encontrar en la página Recurso de idioma en Azure Portal. Se ubicarán en la página Claves y punto de conexión del recurso, en Administración de recursos.

Ejemplos de autenticación:

Clave de API

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Azure Active Directory

Consulte el paquete de @azure/identity para obtener más información sobre la autenticación con Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Constructores

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Crea una instancia de TextAnalysisClient con el punto de conexión de un recurso language y un método de autenticación, como una clave de API o AAD.

La clave de API y el punto de conexión se pueden encontrar en la página Recurso de idioma en Azure Portal. Se ubicarán en la página Claves y punto de conexión del recurso, en Administración de recursos.

Ejemplo

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

Crea una instancia de TextAnalysisClient con el punto de conexión de un recurso language y un método de autenticación, como una clave de API o AAD.

La clave de API y el punto de conexión se pueden encontrar en la página Recurso de idioma en Azure Portal. Se ubicarán en la página Claves y punto de conexión del recurso, en Administración de recursos.

Ejemplo

Consulte el paquete de @azure/identity para obtener más información sobre la autenticación con Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);

Métodos

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para determinar el idioma en el que se escriben las cadenas de entrada pasadas y devuelve, para cada uno, el idioma detectado, así como una puntuación que indica la confianza del modelo de que el idioma inferido es correcto. Las puntuaciones cercanas a 1 indican una alta certeza en el resultado. Se admiten 120 idiomas.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Detección de idioma

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview para obtener más información sobre la detección de idioma.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para determinar el idioma en el que se escriben las cadenas de entrada pasadas y devuelve, para cada uno, el idioma detectado, así como una puntuación que indica la confianza del modelo de que el idioma inferido es correcto. Las puntuaciones cercanas a 1 indican una alta certeza en el resultado. Se admiten 120 idiomas.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Detección de idioma

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview para obtener más información sobre la detección de idioma.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para realizar la acción que prefiera en las cadenas de entrada. Consulte $AnalyzeActionName para obtener una lista de las acciones admitidas.

El diseño de cada elemento de la matriz de resultados depende de la acción elegida. Por ejemplo, cada resultado del documento PIIEntityRecognition consta de entities y redactedText donde el primero es una lista de todas las entidades Pii del texto y este último es el texto original después de que se hayan censurado todas esas entidades Pii.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Minería de opiniones

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview para obtener más información sobre la minería de opiniones.

Información de identificación personal

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview para obtener más información sobre la información de identificación personal.

analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para realizar la acción que prefiera en los documentos de entrada. Consulte $AnalyzeActionName para obtener una lista de las acciones admitidas.

El diseño de cada elemento de la matriz de resultados depende de la acción elegida. Por ejemplo, cada resultado del documento PIIEntityRecognition consta de entities y redactedText donde el primero es una lista de todas las entidades Pii del texto y este último es el texto original después de que se hayan censurado todas esas entidades Pii.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Minería de opiniones

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview para obtener más información sobre la minería de opiniones.

Información de identificación personal

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview para obtener más información sobre la información de identificación personal.

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

Realiza una matriz (lote) de acciones en los documentos de entrada. Cada acción tiene un campo kind que especifica la naturaleza de la acción. Consulte $AnalyzeBatchActionNames para obtener una lista de las acciones admitidas. Además de kind, las acciones también podrían tener otros parámetros, como disableServiceLogs y modelVersion.

La matriz de resultados contiene los resultados de esas acciones de entrada donde cada elemento también tiene un campo kind que especifica el tipo de los resultados.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Extracción de frases clave y reconocimiento de entidades pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

Realiza una matriz (lote) de acciones en los documentos de entrada. Cada acción tiene un campo kind que especifica la naturaleza de la acción. Consulte $AnalyzeBatchActionNames para obtener una lista de las acciones admitidas. Además de kind, las acciones también podrían tener otros parámetros, como disableServiceLogs y modelVersion.

La matriz de resultados contiene los resultados de esas acciones de entrada donde cada elemento también tiene un campo kind que especifica el tipo de los resultados.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Extracción de frases clave y reconocimiento de entidades pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

Crea un sondeo a partir del estado serializado de otro sondeo. Esto puede ser útil cuando desea crear sondeos en un host diferente o un sondeo debe construirse después de que el original no esté en el ámbito.

Detalles del constructor

TextAnalysisClient(string, KeyCredential, TextAnalysisClientOptions)

Crea una instancia de TextAnalysisClient con el punto de conexión de un recurso language y un método de autenticación, como una clave de API o AAD.

La clave de API y el punto de conexión se pueden encontrar en la página Recurso de idioma en Azure Portal. Se ubicarán en la página Claves y punto de conexión del recurso, en Administración de recursos.

Ejemplo

import { TextAnalysisClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new AzureKeyCredential("<api key>");

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: KeyCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

Parámetros

endpointUrl

string

Dirección URL al punto de conexión de un recurso de Cognitive Language Service

credential
KeyCredential

Credencial de clave que se va a usar para autenticar las solicitudes en el servicio.

options
TextAnalysisClientOptions

Se usa para configurar el cliente TextAnalytics.

TextAnalysisClient(string, TokenCredential, TextAnalysisClientOptions)

Crea una instancia de TextAnalysisClient con el punto de conexión de un recurso language y un método de autenticación, como una clave de API o AAD.

La clave de API y el punto de conexión se pueden encontrar en la página Recurso de idioma en Azure Portal. Se ubicarán en la página Claves y punto de conexión del recurso, en Administración de recursos.

Ejemplo

Consulte el paquete de @azure/identity para obtener más información sobre la autenticación con Azure Active Directory.

import { TextAnalysisClient } from "@azure/ai-text-analytics";
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";

const endpoint = "https://<resource name>.cognitiveservices.azure.com";
const credential = new DefaultAzureCredential();

const client = new TextAnalysisClient(endpoint, credential);
new TextAnalysisClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential, options?: TextAnalysisClientOptions)

Parámetros

endpointUrl

string

Dirección URL al punto de conexión de un recurso de Cognitive Language Service

credential
TokenCredential

Credencial de token que se va a usar para autenticar las solicitudes en el servicio.

options
TextAnalysisClientOptions

Se usa para configurar el cliente TextAnalytics.

Detalles del método

analyze<ActionName>(ActionName, LanguageDetectionInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para determinar el idioma en el que se escriben las cadenas de entrada pasadas y devuelve, para cada uno, el idioma detectado, así como una puntuación que indica la confianza del modelo de que el idioma inferido es correcto. Las puntuaciones cercanas a 1 indican una alta certeza en el resultado. Se admiten 120 idiomas.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Detección de idioma

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (let i = 0; i < results.length; i++) {
  const result = results[i];
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview para obtener más información sobre la detección de idioma.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: LanguageDetectionInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parámetros

actionName

ActionName

el nombre de la acción que se va a realizar en los documentos de entrada, vea $AnalyzeActionName

documents

LanguageDetectionInput[]

los documentos de entrada que se van a analizar

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

parámetros y valores de acción opcionales para la operación

Devoluciones

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

matriz de resultados donde cada elemento contiene el idioma principal del documento de entrada correspondiente.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para determinar el idioma en el que se escriben las cadenas de entrada pasadas y devuelve, para cada uno, el idioma detectado, así como una puntuación que indica la confianza del modelo de que el idioma inferido es correcto. Las puntuaciones cercanas a 1 indican una alta certeza en el resultado. Se admiten 120 idiomas.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Detección de idioma

const documents = [<input strings>];
const countryHint = "us";
const results = await client.analyze("LanguageDetection", documents, countryHint);

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { name, confidenceScore, iso6391Name } = result.primaryLanguage;
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview para obtener más información sobre la detección de idioma.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], countryHint?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parámetros

actionName

ActionName

el nombre de la acción que se va a realizar en los documentos de entrada, vea $AnalyzeActionName

documents

string[]

los documentos de entrada que se van a analizar

countryHint

string

Indica el país de origen de todas las cadenas de entrada para ayudar al modelo a predecir el idioma en el que se escriben. Si no se especifica, este valor se establecerá en la sugerencia de país predeterminada en TextAnalysisClientOptions. Si se establece en una cadena vacía o la cadena "none", el servicio aplicará un modelo en el que el país se desconjunte explícitamente. La misma sugerencia de país se aplica a todas las cadenas de la colección de entrada.

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

parámetros y valores de acción opcionales para la operación

Devoluciones

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

matriz de resultados donde cada elemento contiene el idioma principal del documento de entrada correspondiente.

analyze<ActionName>(ActionName, string[], string, AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para realizar la acción que prefiera en las cadenas de entrada. Consulte $AnalyzeActionName para obtener una lista de las acciones admitidas.

El diseño de cada elemento de la matriz de resultados depende de la acción elegida. Por ejemplo, cada resultado del documento PIIEntityRecognition consta de entities y redactedText donde el primero es una lista de todas las entidades Pii del texto y este último es el texto original después de que se hayan censurado todas esas entidades Pii.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Minería de opiniones

const documents = ["The food and service aren't the best"];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview para obtener más información sobre la minería de opiniones.

Información de identificación personal

const documents = [<input strings>];
const languageHint = "en";
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, languageHint, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview para obtener más información sobre la información de identificación personal.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: string[], languageCode?: string, options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parámetros

actionName

ActionName

el nombre de la acción que se va a realizar en los documentos de entrada, vea $AnalyzeActionName

documents

string[]

los documentos de entrada que se van a analizar

languageCode

string

el código del idioma en el que se escriben todas las cadenas de entrada. Si no se especifica, este valor se establecerá en el idioma predeterminado en TextAnalysisClientOptions. Si se establece en una cadena vacía, el servicio aplicará un modelo en el que el lenguaje se establezca explícitamente en "None". La compatibilidad con idiomas varía según la acción, por ejemplo, puede encontrar más información sobre los idiomas admitidos para las acciones de reconocimiento de entidades en https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

parámetros y valores de acción opcionales para la operación

Devoluciones

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

matriz de resultados correspondientes a los documentos de entrada

analyze<ActionName>(ActionName, TextDocumentInput[], AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions)

Ejecuta un modelo predictivo para realizar la acción que prefiera en los documentos de entrada. Consulte $AnalyzeActionName para obtener una lista de las acciones admitidas.

El diseño de cada elemento de la matriz de resultados depende de la acción elegida. Por ejemplo, cada resultado del documento PIIEntityRecognition consta de entities y redactedText donde el primero es una lista de todas las entidades Pii del texto y este último es el texto original después de que se hayan censurado todas esas entidades Pii.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Minería de opiniones

const documents = [{
 id: "1",
 text: "The food and service aren't the best",
 language: "en"
}];
const results = await client.analyze("SentimentAnalysis", documents, {
  includeOpinionMining: true,
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { sentiment, confidenceScores, sentences } = result;
    for (const { sentiment, confidenceScores, opinions } of sentences) {
      for (const { target, assessments } of opinions) {
        const { text, sentiment, confidenceScores } = target;
        for (const { text, sentiment } of assessments) {
          // Do something
        }
      }
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview para obtener más información sobre la minería de opiniones.

Información de identificación personal

const documents = [<input documents>];
const categoriesFilter = [KnownPiiCategory.USSocialSecurityNumber];
const domainFilter = KnownPiiDomain.Phi;
const results = await client.analyze("PiiEntityRecognition", documents, {
  domainFilter, categoriesFilter
});

for (const result of results) {
  if (result.error) {
    // a document has an error instead of results
  } else {
    const { entities, redactedText } = result;
    for (const { text, category, confidenceScore, length, offset } of entities) {
      // Do something
    }
  }
}

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview para obtener más información sobre la información de identificación personal.

function analyze<ActionName>(actionName: ActionName, documents: TextDocumentInput[], options?: AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions): Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

Parámetros

actionName

ActionName

el nombre de la acción que se va a realizar en los documentos de entrada, vea $AnalyzeActionName

documents

TextDocumentInput[]

los documentos de entrada que se van a analizar

options

AnalyzeActionParameters<ActionName> & TextAnalysisOperationOptions

parámetros y valores de acción opcionales para la operación

Devoluciones

Promise<AnalyzeResult<ActionName>>

matriz de resultados correspondientes a los documentos de entrada

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], string[], string, BeginAnalyzeBatchOptions)

Realiza una matriz (lote) de acciones en los documentos de entrada. Cada acción tiene un campo kind que especifica la naturaleza de la acción. Consulte $AnalyzeBatchActionNames para obtener una lista de las acciones admitidas. Además de kind, las acciones también podrían tener otros parámetros, como disableServiceLogs y modelVersion.

La matriz de resultados contiene los resultados de esas acciones de entrada donde cada elemento también tiene un campo kind que especifica el tipo de los resultados.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Extracción de frases clave y reconocimiento de entidades pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: string[], languageCode?: string, options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parámetros

actions

AnalyzeBatchAction[]

matriz de acciones que se ejecutarán en los documentos de entrada

documents

string[]

los documentos de entrada que se van a analizar

languageCode

string

el código del idioma en el que se escriben todas las cadenas de entrada. Si no se especifica, este valor se establecerá en el idioma predeterminado en TextAnalysisClientOptions. Si se establece en una cadena vacía, el servicio aplicará un modelo en el que el lenguaje se establezca explícitamente en "None". La compatibilidad con idiomas varía según la acción, por ejemplo, puede encontrar más información sobre los idiomas admitidos para las acciones de reconocimiento de entidades en https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/named-entity-recognition/language-support

options
BeginAnalyzeBatchOptions

configuración opcional para la operación

Devoluciones

matriz de resultados correspondientes a las acciones de entrada

beginAnalyzeBatch(AnalyzeBatchAction[], TextDocumentInput[], BeginAnalyzeBatchOptions)

Realiza una matriz (lote) de acciones en los documentos de entrada. Cada acción tiene un campo kind que especifica la naturaleza de la acción. Consulte $AnalyzeBatchActionNames para obtener una lista de las acciones admitidas. Además de kind, las acciones también podrían tener otros parámetros, como disableServiceLogs y modelVersion.

La matriz de resultados contiene los resultados de esas acciones de entrada donde cada elemento también tiene un campo kind que especifica el tipo de los resultados.

Consulte https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits para conocer los límites de datos.

Ejemplos

Extracción de frases clave y reconocimiento de entidades pii

const poller = await client.beginAnalyzeBatch(
 [{ kind: "KeyPhraseExtraction" }, { kind: "PiiEntityRecognition" }],
 documents
);
const actionResults = await poller.pollUntilDone();

for await (const actionResult of actionResults) {
 if (actionResult.error) {
   throw new Error(`Unexpected error`);
 }
 switch (actionResult.kind) {
   case "KeyPhraseExtraction": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
   case "PiiEntityRecognition": {
     for (const doc of actionResult.results) {
       // do something
     }
     break;
   }
 }
}
function beginAnalyzeBatch(actions: AnalyzeBatchAction[], documents: TextDocumentInput[], options?: BeginAnalyzeBatchOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parámetros

actions

AnalyzeBatchAction[]

matriz de acciones que se ejecutarán en los documentos de entrada

documents

TextDocumentInput[]

los documentos de entrada que se van a analizar

options
BeginAnalyzeBatchOptions

configuración opcional para la operación

Devoluciones

matriz de resultados correspondientes a las acciones de entrada

restoreAnalyzeBatchPoller(string, RestoreAnalyzeBatchPollerOptions)

Crea un sondeo a partir del estado serializado de otro sondeo. Esto puede ser útil cuando desea crear sondeos en un host diferente o un sondeo debe construirse después de que el original no esté en el ámbito.

function restoreAnalyzeBatchPoller(serializedState: string, options?: RestoreAnalyzeBatchPollerOptions): Promise<AnalyzeBatchPoller>

Parámetros

serializedState

string

el estado serializado de otro sondeo. Es el resultado de poller.toString()

options
RestoreAnalyzeBatchPollerOptions

configuración opcional para la operación

Ejemplo

client.beginAnalyzeBatch devuelve una promesa que se resolverá en un sondeo. El estado del sondeo se puede serializar y usar para crear otro de la siguiente manera:

const serializedState = poller.toString();
const rehydratedPoller = await client.createAnalyzeBatchPoller(serializedState);
const actionResults = await rehydratedPoller.pollUntilDone();

Devoluciones