For python developers: Samples for Azure Text Analytics client library for Python
Introducción
¿Qué son los servicios cognitivos?
Funciones de cognitive services
Setup del ambiente
Privacidad y seguridad
Lenguaje
Procesamiento de texto
Escenarios de uso y consideraciones
Análisis de sentimiento
Detección y traducción de textos
Utilizando Text Analytics
Voz
Oportunidades con procesamiento de voz
Convierte texto en voz
Convierte voz a texto
Traducción de voz
Reconocimiento de voz
Visión
Oportunidades con visión computacional
Análisis de imagen con computer visión
Extracción de textos en imágenes utilizando OCR
Reconocimiento facial
Obteniendo atributos de rostros
Utilizando la librería de Face
LUIS
Conoce a LUIS
Creando el modelo de entendimiento de lenguaje y planeación de la app
Identificando la intención del usuario
Utiliza modelos prediseñados
Entrena al modelo
Integrando LUIS a nuestra aplicación
Conclusiones
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Preguntas 0
For python developers: Samples for Azure Text Analytics client library for Python
For Java developers: Azure Text Analytics client library samples for Java
##Código de ejemplo
using System;
using Azure;
using Azure.AI.TextAnalytics;
namespace DemoTextAnalytics
{
class Program
{
private static readonly AzureKeyCredential credentials = new AzureKeyCredential("4043e8f1427d4667b2d4b5eb91c8f5bd");
private static readonly Uri endpoint = new Uri("https://textlrs.cognitiveservices.azure.com/");
static void Main (string[] args)
{
Console.WriteLine("Probando text analytics desde una aplicacion de consola");
var client = new TextAnalyticsClient(endpoint, credentials);
KeyPhraseExtraction(client);
Console.WriteLine("Presiona cualquier tecla para terminar");
Console.ReadLine();
}
static void KeyPhraseExtraction(TextAnalitycsClient client)
{
var response = client.ExtractKeyPhrases("Este es un ejemplo de extraccion de frases clave utilizando servicios cognitivos de Azure desde el curso de Platzi ");
Console.WriteLine("Frases clave detectadas");
forech (string keyphrase in response.Value)
{
Console.WriteLine(keyphrase + "\t");
}
}
}
}
En JavaScript
import axios from "axios";
const ENDPOINT = "https://texta... ";
const TEXT_ANALYTICS_API_KEY = "545.......";
const endpoint = ENDPOINT;
const apiKey = TEXT_ANALYTICS_API_KEY;
const body = {
documents: [
{
id: "1",
language: "es",
text: "Yo sé lo que diras.",
},
],
};
const analisis = async (body) => {
const config = {
headers: {
accept: "*/*",
"Content-Type": "application/json",
"Ocp-Apim-Subscription-Key": apiKey,
},
};
try {
const response = await axios.post(endpoint, body, config);
console.log(response.data);
return response.data;
} catch (error) {
console.log(error);
return error;
}
};
analisis(body);
Les comparto un boilerplate utilizando el cliente de azure en node
https://github.com/johiny/azure-text-analytics-on-node
Ejecución del ejemplo
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