AI901-Foundry#92
NER と key phrase extraction の使い分けに関する説明として、適切なものを 2 つ選択してください。
2 つ選択してください
解説
【正解: A, D】の理由
A は両者の主目的の違いを的確に表します。NER は事前定義カテゴリ (Person / Location 等) に該当する固有表現を抽出するのに対し、key phrase は文書の重要句を文法解析的に抽出します。D は出力形式の違いで、NER は category + text + offset の構造化出力、key phrase は語句の配列 (ラベルなし) を返します。両者は補完関係にあり、検索インデックスの設計では NER で「誰が / 何を」を、key phrase で「トピック語句」を取って併用するのが定石です。
【他選択肢が違う理由】
A は両者の主目的の違いを的確に表します。NER は事前定義カテゴリ (Person / Location 等) に該当する固有表現を抽出するのに対し、key phrase は文書の重要句を文法解析的に抽出します。D は出力形式の違いで、NER は category + text + offset の構造化出力、key phrase は語句の配列 (ラベルなし) を返します。両者は補完関係にあり、検索インデックスの設計では NER で「誰が / 何を」を、key phrase で「トピック語句」を取って併用するのが定石です。
【他選択肢が違う理由】
- B: 両者ともサポート対象で deprecated ではありません。
- C: 両者は Azure AI Language のテキスト機能で、Speech とは別サービスです。
- E: 課金は通常通り発生し、無料化の特典は存在しません。

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