AI901-Foundry#88
次の各シナリオに最も適した Azure AI Language の機能をドロップダウンから選択してください。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 |
|---|---|
顧客レビュー本文から「とても便利」「最悪だった」のような肯定 / 否定の評価をスコアで判定したい。 文書 / 文単位で positive / neutral / negative の confidence score を返す Microsoft 公式機能です。 | |
問い合わせメール本文から、顧客名 / 製品名 / 発生日付の固有表現を構造化抽出したい。 Person / Product / DateTime 等のカテゴリ別エンティティを抽出する標準機能で、構造化データ化に最適です。 | |
長文記事から検索結果の見出しに使う「主要トピック語句」を数語抽出したい。 文書中の主要句を抽出する機能で、検索インデックスや要約のシード語として活用されます。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| 顧客レビュー本文から「とても便利」「最悪だった」のような肯定 / 否定の評価をスコアで判定したい。 | sentiment analysis |
| 問い合わせメール本文から、顧客名 / 製品名 / 発生日付の固有表現を構造化抽出したい。 | named entity recognition (NER) |
| 長文記事から検索結果の見出しに使う「主要トピック語句」を数語抽出したい。 | key phrase extraction |
【各判定の詳細】
- 「顧客レビュー本文から「とても便利」「最悪だった」のような肯定 / 否定の評価をスコアで判定したい。」→ sentiment analysis: 文書 / 文単位で positive / neutral / negative の confidence score を返す Microsoft 公式機能です。
- 「問い合わせメール本文から、顧客名 / 製品名 / 発生日付の固有表現を構造化抽出したい。」→ named entity recognition (NER): Person / Product / DateTime 等のカテゴリ別エンティティを抽出する標準機能で、構造化データ化に最適です。
- 「長文記事から検索結果の見出しに使う「主要トピック語句」を数語抽出したい。」→ key phrase extraction: 文書中の主要句を抽出する機能で、検索インデックスや要約のシード語として活用されます。
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