什麼是摘要？

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

一般工作流程

若要使用此功能，您要提交資料以進行分析，並在您的應用程式中處理 API 輸出。 分析是按原樣執行，對針對您的資料所使用的模型不會新增自訂項目。

1. 建立一個 Azure 語言在 Foundry 工具中的資源，讓你能使用語言所提供的功能。 接著會產生密碼 (稱為金鑰)，以及您用來驗證 API 要求的端點 URL。

2. 使用 REST API 或適用於 C#、JAVA、JavaScript 和 Python 的用戶端程式庫來建立要求。 您也可以使用批次要求傳送非同步呼叫，以便將多個功能的 API 要求合併成單一呼叫。

3. 傳送包含文字資料的要求。 您的金鑰和端點會用於驗證。

4. 將回應串流處理或儲存至本機。

文字摘要的關鍵功能

文字摘要會使用自然語言處理技術來產生純文字的摘要，這些摘要可以來自文件、交談，或是任何文字。 此 API 提供的摘要方法有兩種：

• 擷取摘要：藉由擷取源文字中的突出句子，以及這些句子的位置信息來產生摘要。

  • 多個擷取的句子：這些句子會共同傳達輸入文字的主要概念。 它們是從輸入文字內容擷取的原始句子。
  • 排名分數：排名分數指出句子與主要主題的相關性。 擷取的句子會被進行文字摘要排名，您可以決定這些句子是依出現順序還是依排名次序來傳回。 例如，如果您要求三個句子的摘要，則擷取式摘要將會傳回三個分數最高的句子。
  • 位置資訊：擷取式句子的開始位置和長度。

• 抽象摘要：產生摘要，其中包含簡潔、連貫的句子或詞語，而不是直接從原始來源逐字擷取的內容。

  • 摘要文字：抽象摘要會傳回每個內容相關輸入範圍的摘要。 較長的輸入可以被分割，以便可以根據其上下文輸入範圍傳回多組摘要文字。
  • 關聯式輸入範圍：用來產生摘要文字輸入內的範圍。

例如，請考慮下列文字段落：

「在 Microsoft，我們不斷學習和了解更全面、以人為本的方法，追求讓 AI 超越現有的技術。 作為 Foundry Tools 的首席技術長，我與一支優秀的科學家與工程師團隊合作，將這個目標化為現實。 在我的角色中，我熱衷於觀察人類認知的三個屬性 (單一語言文字 (X)、音訊或視覺效果感應式信號 (Y) 和多語系 (Z)) 之間的關係，並擁有獨特的觀點。 在這三者之間的交集中，存在著一種我們稱為 XYZ 代碼的魔法，如[圖 1]所示，這是一種聯合表示法，可以創造出更強大的 AI，能更好地說話、聆聽、觀察和理解人類。 我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。 其目標是要具備預先定型模型，這些模型可共同學習標記法，以支援各式各樣的下游 AI 工作，幾乎像是如今人類所為一樣。 過去五年來，我們已在交談式語音辨識、機器翻譯、交談式問題解答、電腦閱讀理解和影像字幕方面達成了人類的效能評定表現。 這五項突破為我們提供了強烈的信號，讓我們實現更雄心勃勃的願望，即實現人工智能能力的飛躍，實現更符合人類學習和理解方式的多感官和多語言學習。 我相信共同 XYZ 程式碼是這個志向的基石 (如果與下游 AI 工作中的外部知識來源搭配使用)。

文字摘要 API 要求會在收到要求時，透過建立 API 後端的作業來處理。 如果作業成功，則會傳回 API 的輸出。 輸出將可供擷取 24 小時。 在這段時間之後，就會清除輸出。 由於多語系和表情符號的支援，回應可以包含文字位移。 如需詳細資訊，請參閱如何處理位移。

如果我們使用上述範例，API 可能會傳回這些摘要：

擷取式摘要：

• 「在 Microsoft，我們不斷學習和了解更全面、以人為本的方法，追求讓 AI 超越現有的技術。」
• 「我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。」
• 「其目標是要具備預先定型模型，這些模型可共同學習標記法，以支援各式各樣的下游 AI 工作，幾乎像是如今人類所為一樣。」

抽象式摘要：

• 「Microsoft 正在對學習和理解採用更全面、以人為中心的方法。 我們相信 XYZ 程式碼可讓我們達成長期願景：跨網域傳輸學習、跨形式和語言。 在過去五年，我們已在交談語音辨識基準測試方面達成人為表現。」

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

交談摘要的主要功能

交談摘要支援下列功能：

• 回顧：將交談摘要為簡短段落。
• 問題/解決摘要：話務中心特定功能，能提供客戶服務專員與客戶之間交談中的問題和解決方法的摘要。
• 章節標題摘要：根據交談中所討論的主題將交談分成章節，並提供輸入交談的建議章節標題。
• 敘述摘要：產生輸入交談的詳細通話記錄、會議記錄或聊天摘要。

例如，請考慮下列範例交談：

客服專員：「您好，您正在與Rene聊天。我可以怎麼幫助您？」

客戶："您好，我嘗試為 Smart Brew 300 咖啡機設置 wifi 連接，但沒有成功。"

客服專員："很遺憾聽到您的問題。讓我們看看怎麼幫您解決。請按下 WiFi 連接按鈕，按住 3 秒鐘，然後告訴我電源指示燈是否在慢慢閃爍？"

客戶：「是的，我按了Wi-Fi連接按鈕，現在電源燈在慢慢閃爍。」

代理：“太好了。謝謝！現在，檢查您的 Contoso Coffee 應用程式。它是否提示您連接機器嗎？

客戶："沒有，什麼事都沒發生。"

經紀人：「原來如此。謝謝。讓我們嘗試恢復出廠設定是否可以解決問題。請按住中央按鈕 5 秒鐘開始恢復出廠設置。

客戶：“ 我嘗試恢復出廠設置並再次按照上述步驟操作，但仍然不起作用。

經紀人：“聽到這個消息，我很遺憾。讓我看看是否有其他方法可以解決這個問題。請稍等一下。

交談摘要功能會將文字簡化為下列各項：

此文件包含下列類型的文章：

• 快速入門是引導您完成對服務提出要求的入門指示。
• 操作指南包含以更具體或自訂的方式使用服務的指示。

原生文件摘要會使用自然語言處理技術來產生原生文件的摘要。 原生文件是指用來建立原始文件的檔案格式，例如 Microsoft Word (docx) 或可攜式文件檔案 (pdf)。 原生文件支援消除了在使用 Azure Language Tools 資源功能前進行文字預處理的需求。 目前，原生文件支援適用於兩種類型的摘要：

• 擷取摘要：藉由擷取檔中的突出句子，以及這些句子的位置信息來產生摘要。

  • 多個擷取的句子：這些句子會共同傳達文件的主要概念。 這些是從輸入文件的內容中擷取的原句。
  • 排名分數：排名分數指出句子與主要主題的相關性。 擷取的句子會被進行文字摘要排名，您可以決定這些句子是依出現順序還是依排名次序來傳回。 例如，如果您要求三個句子的摘要，則擷取式摘要將會傳回三個分數最高的句子。
  • 位置資訊：擷取式句子的開始位置和長度。

• 抽象式摘要：會產生簡潔、一致的句子或字組摘要，而不是從原始文件中逐字擷取句子。

  • 摘要文字：抽象摘要會傳回每個內容相關輸入範圍的摘要。 較長的輸入可以被分割，以便可以根據其上下文輸入範圍傳回多組摘要文字。
  • 關聯式輸入範圍：用來產生摘要文字輸入內的範圍。

目前， 檔案摘要 支援下列原生檔案格式：

如需詳細資訊，請參閱摘要原生文件

• 摘要會對文字進行分析。 如需詳細資訊，請參閱操作指南中的資料和服務限制。
• 摘要適用於各種語言的文字。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。

• 交談摘要會採用結構化文字以進行分析。 如需詳細資訊，請參閱資料和服務限制。
• 交談摘要適用於各種口語。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。

• 摘要會對文字進行分析。 如需詳細資訊，請參閱操作指南中的資料和服務限制。
• 摘要適用於各種語言的文字。 如需詳細資訊，請參閱語言支援。