AI901-Concept#120
次の各シナリオに最も適した Azure AI Language の機能を選択してください。同じ選択肢を 2 回以上使用できます。
| ステートメント | 選択 |
|---|---|
顧客サポート チケットから企業名 / 担当者名 / 製品名を構造化フィールドとして取り出す。 Person / Organization 等の名前付きエンティティの抽出は NER の典型ユース ケースです。 | |
数千件の社内アンケート自由記述から、繰り返し言及される主要トピックを抽出する。 主要トピック / 重要キーワードの抽出は key phrase extraction が担当します。 | |
顧客フィードバックを Foundry に送る前に、氏名 / 電話番号 / メール アドレスを自動マスキングする。 個人識別情報の検出と匿名化は PII detection API の役割で、Privacy 原則のデータ最小化の中核です。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| 顧客サポート チケットから企業名 / 担当者名 / 製品名を構造化フィールドとして取り出す。 | named entity recognition |
| 数千件の社内アンケート自由記述から、繰り返し言及される主要トピックを抽出する。 | key phrase extraction |
| 顧客フィードバックを Foundry に送る前に、氏名 / 電話番号 / メール アドレスを自動マスキングする。 | PII detection |
【各判定の詳細】
- 「顧客サポート チケットから企業名 / 担当者名 / 製品名を構造化フィールドとして取り出す。」→ named entity recognition: Person / Organization 等の名前付きエンティティの抽出は NER の典型ユース ケースです。
- 「数千件の社内アンケート自由記述から、繰り返し言及される主要トピックを抽出する。」→ key phrase extraction: 主要トピック / 重要キーワードの抽出は key phrase extraction が担当します。
- 「顧客フィードバックを Foundry に送る前に、氏名 / 電話番号 / メール アドレスを自動…」→ PII detection: 個人識別情報の検出と匿名化は PII detection API の役割で、Privacy 原則のデータ最小化の中核です。
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