Présentation
Le traitement en langage naturel (NLP) est un problème d’IA courant dans lequel les logiciels doivent être en mesure d’utiliser du texte ou de la parole sous la forme de langage naturel qu’un utilisateur humain écrivait ou parle. Dans le domaine plus large de NLP, la compréhension du langage naturel (NLU) traite du problème de détermination de la signification sémantique du langage naturel , généralement à l’aide d’un modèle de langage entraîné.
Un modèle de conception courant pour une solution de compréhension du langage naturel ressemble à ceci :
Dans ce modèle de conception :
- Une application accepte les entrées en langage naturel d’un utilisateur.
- Un modèle de langage est utilisé pour déterminer la signification sémantique ( l’intention de l’utilisateur).
- L’application effectue une action appropriée.
Azure Language permet aux développeurs de créer des applications basées sur des modèles de langage qui peuvent être entraînés avec un nombre relativement faible d’échantillons pour discerner la signification prévue d’un utilisateur.
Dans ce module, vous allez apprendre à utiliser le service pour créer une application de compréhension du langage naturel à l’aide d’Azure Language.
Une fois ce module terminé, vous pourrez :
- Provisionnez une ressource de langage Azure.
- Définissez des intentions, des entités et des énoncés.
- Utilisez des modèles pour différencier des énoncés similaires.
- Utilisez des composants d’entité prédéfinis.
- Entraîner, tester, publier et examiner un modèle.