Características de Azure Cognitive Services en versión preliminar
Fecha de publicación: 04 noviembre, 2019
Las siguientes características de Azure Cognitive Services ya están disponibles en versión preliminar:
Voz neuronal personalizada
Esta característica permite crear voces humanas personalizadas usando redes neuronales profundas y su propio audio de entrenamiento. También se puede crear contenido de audio de formato largo con voces digitales muy similares a la voz humana.
Custom Speech con datos de Office 365
Custom Speech permite optimizar el reconocimiento de voz con modelos adaptados. Ahora las organizaciones que utilizan Office 365 pueden optimizar la precisión del reconocimiento de voz para términos específicos de la organización generando automáticamente modelos personalizados con sus datos de Office 365.
Text Analytics: Análisis de sentimiento 3.0
Se ha lanzado la última versión de la característica Análisis de sentimiento de Text Analytics, un servicio de Azure Cognitive Services. Se han ampliado los idiomas para incluir inglés, francés, italiano, alemán, español, coreano, chino y japonés.
El nuevo modelo incluye las siguientes mejoras:
- Mayor precisión: una mejora importante en la detección del sentimiento positivo, neutral, negativo y mixto de los documentos de texto en comparación con las versiones anteriores.
- Puntuación del sentimiento a nivel de documento y de oración: detecte el sentimiento tanto del documento completo como de las oraciones individuales que lo componen. Si el documento incluye varias oraciones, también se asigna una puntuación a cada una de ellas.
- Categoría y puntuación del sentimiento: la API ahora muestra categorías de sentimiento (positivo, negativo, neutro y mixto) del texto, además de una puntuación del sentimiento.
- Salida mejorada: el análisis de sentimiento ahora muestra información de todo el documento de texto y de cada una de las oraciones.
Text Analytics: compatibilidad ampliada con tipos de entidad en puntos de conexión Entities 3.0
Reconocimiento de entidades con nombre (NER) es la capacidad de tomar texto no estructurado en un lenguaje natural e identificar entidades, como personas, lugares y organizaciones, en él. La nueva versión de NER admitirá más de 100 tipos de entidades con nombre en 5 idiomas y más de 20 tipos en otros 16 idiomas.
Text Analytics: compatibilidad con información de identificación personal en puntos de conexión Entities 3.0
Estamos también encantados de anunciar la versión preliminar pública del reconocimiento de información de identificación personal (PII) en la característica Reconocimiento de entidades con nombre de Text Analytics. Con esta incorporación, los clientes podrán detectar y extraer ahora más de 80 tipos de información de identificación personal en documentos de texto en inglés.