Erkennung von benannten Entitäten in der Cognitive Services-Textanalyse jetzt verfügbar
Veröffentlichungsdatum: 06 Juni, 2019
Erkennung von benannten Entitäten in der Cognitive Services-Textanalyse jetzt verfügbar
Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der Erkennung benannter Entitäten als Teil der Azure Cognitive Services-Textanalyse-API bekannt geben zu können, die die Sprachen Englisch und Spanisch unterstützt. Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) erkennt Entitäten wie Menschen, Orte, Organisationen und andere in Freitext. Mit einem einfachen API-Aufruf kann die NER in der Textanalyse suchen und kategorisiert mithilfe von stabilen Machine Learning-Modellen mehr als zwanzig Arten von benannten Entitäten in jedem Textdokument.
Wir haben außerdem 19 neue Sprachmodelle in der Public Preview veröffentlicht, sodass für die NER nun 21 menschliche Sprachen unterstützt werden. Zusätzlich zu Englisch und Spanisch haben wir die insgesamt unterstützten Typen um drei weitere Sprachen in der Public Preview erweitert: Französisch, Deutsch und Chinesisch (vereinfacht).
Die folgenden Typen mit den zugehörigen Sprachen werden nun unterstützt.
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TYP |
UNTERTYP |
BEISPIEL |
Unterstützte Sprachen |
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Person |
Nicht zutreffend* |
„Jeff“, „Paul G. Allen“ |
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Ort |
Nicht zutreffend* |
„Redmond, Washington“, „Paris“ |
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Organisation |
Nicht zutreffend* |
„Microsoft“ |
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Menge |
Zahl |
„6“, „sechs“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Prozentsatz |
„50 %“, „fünfzig Prozent“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Ordinalzahl |
„2.“, „zweite“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Zahlenbereich |
„4 bis 8“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Alter |
„90 Tage alt“, „dreißig Jahre alt“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Währung |
„10,99 €“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Dimension |
„10 Kilometer“, „40 cm“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Menge |
Temperatur |
„32 Grad“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Nicht zutreffend* |
„4. Februar 2012 18:30 Uhr“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Datum |
„2. Mai 2017“ „02.05.2017“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Zeit |
„8:00“, „8 Uhr“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Datumsbereich |
„2. Mai bis 5. Mai“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Zeitbereich |
„18 Uhr bis 19 Uhr“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Dauer |
„1 Minute und 45 Sekunden“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Set |
„jeden Dienstag“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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DateTime |
Zeitzone |
„UTC-7“, „CST“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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URL |
Nicht zutreffend* |
„https://www.bing.com“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
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Nicht zutreffend* |
„support@microsoft.com“ |
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht) |
* Je nach Eingabe und extrahierten Entitäten können bestimmte Entitäten den Untertyp auslassen.