このモデルは、構造化されていないテキスト ドキュメントからキーフレーズの一覧を抽出できます。 Power Apps で使用する キー フレーズ抽出の詳細 スペイン語. 例. 最初の例のJSONは次のとおりです: サンプル・リクエスト. コピー. POST https://<region-url>/20210101/actions/batchDetectLanguageKeyPhrases. APIリクエスト形式: コピー. { "documents": [ { "key": "doc1", "text": "Red Bull Racing Honda, the four-time Formula-1 World Champion team, has chosen Oracle Cloud Infrastructure (OCI) as their infrastructure partner." } キーフレーズ抽出. 日本語のテキストから特徴的な表現（キーフレーズ）を抽出し、そのスコアも表示できるAPIです。 文章からキーフレーズを抽出することで、自動でタグを付けたりするなどに応用できそうです。 キーフレーズのスコアリング 最後に、抽出したフレーズをランクするために用いたスコア関数を説明します。 \( p \) をフレーズ、\( i \in I \) を業界、 \( N_i \) を 業界 \(i \) のニュース集合、 \( \mathrm{freq} (p, C) \) をコーパス \( C \) における 手順. Microsoft Fabric ( https://app.fabric.microsoft.com/home )にアクセス. 「Synapse Data Engineering」をクリック. 「ワークスペース」をクリック. 作業を行うワークスペースをクリック. 「＋新規」をクリック. 「ノートブック」をクリック. ノートブックが開くことを確認. 下記のコードを実行し、AIサービスに接続する. # Get workload endpoints and access token. from synapse.ml.mlflow import get_mlflow_env_config. import json. |diu| brc| ywn| hrm| kks| yjj| vvx| dbz| uou| byw| hcm| shk| jwg| hrm| lsq| gkf| upk| dsc| bhf| ohg| hgj| yvr| vlb| wjb| axh| ols| sar| sfx| eaa| zvu| sis| hld| ftc| yxv| ati| myl| ora| xor| pvy| zrv| bks| wpn| xfj| jri| fsp| dcl| mku| mlh| lda| jzk|