Crea un'istanza di TextAnalysisClient con l'endpoint di una risorsa Language e un metodo di autenticazione, ad esempio una chiave API o AAD.

La chiave API e l'endpoint sono disponibili nella pagina Della risorsa lingua nel portale di Azure. Si troveranno nella pagina Chiavi ed endpoint della risorsa, in Gestione risorse.

Esempio

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)

Parametri

Crea un'istanza di TextAnalysisClient con l'endpoint di una risorsa Language e un metodo di autenticazione, ad esempio una chiave API o AAD.

La chiave API e l'endpoint sono disponibili nella pagina Della risorsa lingua nel portale di Azure. Si troveranno nella pagina Chiavi ed endpoint della risorsa, in Gestione risorse.

Esempio

Per altre informazioni sull'autenticazione con Azure Active Directory, vedere il pacchetto @azure/identity.

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)

Parametri

Esegue un modello predittivo per determinare la lingua in cui vengono scritte le stringhe di input passate e restituisce, per ogni lingua, la lingua rilevata e un punteggio che indica che la lingua dedotta è corretta. I punteggi vicini a 1 indicano una certezza elevata nel risultato. Sono supportate 120 lingue.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Rilevamento della lingua

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;
  }
}

Per altre informazioni sul rilevamento della lingua, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

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

Parametri

Restituisce

matrice di risultati in cui ogni elemento contiene la lingua primaria per il documento di input corrispondente.

Esegue un modello predittivo per determinare la lingua in cui vengono scritte le stringhe di input passate e restituisce, per ogni lingua, la lingua rilevata e un punteggio che indica che la lingua dedotta è corretta. I punteggi vicini a 1 indicano una certezza elevata nel risultato. Sono supportate 120 lingue.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Rilevamento della lingua

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;
  }
}

Per altre informazioni sul rilevamento della lingua, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/language-detection/overview.

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

Parametri

Restituisce

matrice di risultati in cui ogni elemento contiene la lingua primaria per il documento di input corrispondente.

Esegue un modello predittivo per eseguire l'azione scelta sulle stringhe di input. Per un elenco delle azioni supportate, vedere $AnalyzeActionName.

Il layout di ogni elemento nella matrice di risultati dipende dall'azione scelta. Ad esempio, ogni risultato del documento PIIEntityRecognition è costituito sia da entities che da redactedText dove il primo è un elenco di tutte le entità Pii nel testo e quest'ultimo è il testo originale dopo che tutte le entità Pii sono state elaborate.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Estrazione di opinioni

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
        }
      }
    }
  }
}

Per altre informazioni sul opinion mining, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Informazioni personali

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
    }
  }
}

Per altre informazioni sulle informazioni personali, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

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

Parametri

Restituisce

matrice di risultati corrispondenti ai documenti di input

Esegue un modello predittivo per eseguire l'azione scelta nei documenti di input. Per un elenco delle azioni supportate, vedere $AnalyzeActionName.

Il layout di ogni elemento nella matrice di risultati dipende dall'azione scelta. Ad esempio, ogni risultato del documento PIIEntityRecognition è costituito sia da entities che da redactedText dove il primo è un elenco di tutte le entità Pii nel testo e quest'ultimo è il testo originale dopo che tutte le entità Pii sono state elaborate.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Estrazione di opinioni

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
        }
      }
    }
  }
}

Per altre informazioni sul opinion mining, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview.

Informazioni personali

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
    }
  }
}

Per altre informazioni sulle informazioni personali, vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/personally-identifiable-information/overview.

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

Parametri

Restituisce

matrice di risultati corrispondenti ai documenti di input

Esegue una matrice (batch) di azioni nei documenti di input. Ogni azione ha un campo kind che specifica la natura dell'azione. Per un elenco delle azioni supportate, vedere $AnalyzeBatchActionNames. Oltre a kind, le azioni potrebbero avere anche altri parametri, ad esempio disableServiceLogs e modelVersion.

La matrice dei risultati contiene i risultati per le azioni di input in cui ogni elemento include anche un campo kind che specifica il tipo dei risultati.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Estrazione di frasi chiave e riconoscimento delle entità 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>

Parametri

Restituisce

matrice di risultati corrispondenti alle azioni di input

Esegue una matrice (batch) di azioni nei documenti di input. Ogni azione ha un campo kind che specifica la natura dell'azione. Per un elenco delle azioni supportate, vedere $AnalyzeBatchActionNames. Oltre a kind, le azioni potrebbero avere anche altri parametri, ad esempio disableServiceLogs e modelVersion.

La matrice dei risultati contiene i risultati per le azioni di input in cui ogni elemento include anche un campo kind che specifica il tipo dei risultati.

Vedere https://docs.microsoft.com//azure/cognitive-services/language-service/concepts/data-limits per i limiti dei dati.

Esempi

Estrazione di keyphrase e riconoscimento delle entità 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>

Parametri

Restituisce

matrice di risultati corrispondenti alle azioni di input

Crea un poller dallo stato serializzato di un altro poller. Questo può essere utile quando si desidera creare poller in un host diverso o un poller deve essere costruito dopo che quello originale non è nell'ambito.

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

Parametri

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

Restituisce