Jetzt in der Vorschauphase: Azure Cognitive Services-Funktionen
Veröffentlichungsdatum: 04 November, 2019
Die folgenden neuen Azure Cognitive Services-Funktionen sind jetzt in der Vorschauphase verfügbar:
Benutzerdefinierte neuronale Stimme
Mithilfe der Funktion „Benutzerdefinierte neuronale Stimme“ können Sie menschenähnliche, personalisierte Stimmen mithilfe neuronaler Netzwerke und eigener Audiodateien für das Training erstellen. Sie können auch lange Audioinhalte mit digitalen Stimmen erstellen, die von menschlichen Stimmen kaum zu unterscheiden sind.
Custom Speech mit Office 365-Daten
Mithilfe von Custom Speech können Sie die Spracherkennung mit individuellen Modellen optimieren. Organisationen, die Office 365 einsetzen, können die Genauigkeit der Spracherkennung jetzt für organisationsspezifische Begriffe optimieren, indem sie automatisch benutzerdefinierte Modelle aus Office 365-Daten generieren.
Textanalyse: Standpunktanalyse 3.0
Für die Textanalyse, ein Teil von Azure Cognitive Services, wurde die neueste Version der Standpunktanalyse veröffentlicht. Die Sprachen wurden erweitert, sodass jetzt Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch, Spanisch, Koreanisch, Chinesisch und Japanisch verfügbar sind.
Das neue Modell bietet die folgenden Verbesserungen:
- Höhere Genauigkeit: Deutliche Verbesserung bei der Erkennung positiver, neutraler, negativer und gemischter Stimmungen in Textdokumenten gegenüber früheren Versionen
- Stimmungsbewertung auf Dokument- und Satzebene: Erkennung der Stimmung eines Dokuments und einzelner Sätze Wenn das Dokument mehrere Sätze enthält, wird auch jedem einzelnen Satz eine Stimmungsbewertung zugeordnet.
- Stimmungskategorie und -bewertung: Die API gibt neben der Stimmungsbewertung jetzt auch Stimmungskategorien (Positiv, Negativ, Neutral und Gemischt) für einen Text zurück.
- Verbesserte Ausgabe: Die Stimmungsanalyse gibt jetzt Informationen für das gesamte Textdokument und für einzelne Sätze zurück.
Textanalyse: erweiterte Entitätstypunterstützung in NER 3.0-Endpunkten
Mit der Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) können mithilfe unstrukturierter natürlicher Sprachtexte Entitäten wie Menschen, Orte, Organisationen identifiziert werden. Die neue Version von NER unterstützt über 100 benannte Entitätstypen in fünf Sprachen und über 20 benannte Entitätstypen in 16 anderen Sprachen.
Textanalyse: Unterstützung für die Erkennung personenbezogener Informationen in NER 3.0-Endpunkten
Darüber hinaus freuen wir uns, die Public Preview der Erkennung personenbezogener Informationen (Personally Identifiable Information, PII) mithilfe der NER-Funktion der Textanalyse bekanntgeben zu dürfen. Mit dieser neuen Funktion können Benutzer nun über 80 Arten von personenbezogenen Daten in englischsprachigen Textdokumenten erkennen und daraus extrahieren.