Что такое обобщение?

Эта документация содержит следующие типы статей:

• Быстрые старты — это инструкции для начала работы, которые помогут вам сделать запросы к сервису.
• Руководства содержат инструкции по использованию сервиса более конкретными или индивидуальными способами.

Стандартный рабочий процесс

Чтобы использовать эту возможность, нужно в приложении передать данные для анализа и обработать полученный от API результат. Анализ выполняется без изменений, без какой-либо дополнительной настройки модели, использованной на ваших данных.

1. Создайте ресурс Azure Language in Foundry Tools, который предоставляет доступ к функциям, предлагаемым языком. Он создает пароль (называемый ключом) и URL-адрес конечной точки, используемый для проверки подлинности запросов API.

2. Создайте запрос, используя REST API или клиентскую библиотеку для C#, Java, JavaScript или Python. Также можно отправить асинхронные вызовы с пакетным запросом, чтобы объединить в один вызов несколько запросов к разным функциям API.

3. Отправьте запрос, содержащий текстовые данные. Ключ и конечная точка используются для проверки подлинности.

4. Выполните потоковую передачу ответа или сохраните его локально.

Kлючевые особенности текстового резюмирования

Текстовое резюмирование использует методы обработки естественного языка для создания краткого содержания для простых текстов, которые могут быть взяты из документа, разговора или любых других текстов. Этот API предоставляет два подхода к суммированию:

• Экстрактивное суммирование: Создаёт резюме, извлекая ключевые предложения из исходного текста вместе с информацией об их расположении.

  • Несколько извлечённых предложений: Эти предложения совместно передают основную идею исходного текста. Они взяты из исходного текста и являются оригинальными предложениями.
  • Оценка ранга: Оценка ранга показывает, насколько релевантно предложение основной теме. Суммаризация текста ранжирует извлеченные предложения, и вы можете определить, будут ли они возвращены в порядке их появления или в соответствии с их рангом. Например, если вы запрашиваете краткое изложение из трех предложений, то экстрактивное суммирование возвращает три предложения с наивысшими оценками.
  • Позиционная информация: начальная позиция и длина извлечённых предложений.

• Абстрактивное суммирование: Создает краткое и связное резюме, состоящее из предложений или слов, которые не являются дословными извлечениями из оригинального источника.

  • Тексты резюме: Абстрактивное суммирование возвращает резюме для каждого диапазона контекстуального ввода. Длинный ввод можно сегментировать, чтобы вернуть несколько групп текстов резюме с их соответствующим диапазоном контекстного ввода.
  • Контекстуальный диапазон ввода: Диапазон в предоставленных данных, который использовался для создания текста краткого содержания.

В качестве примера рассмотрим следующий абзац текста:

В компании Microsoft мы стремимся продвинуть технологии искусственного интеллекта за пределы существующих методов, применяя более целостный подход, ориентированный на человека, к обучению и пониманию. В качестве главного технического директора по литейным инструментам я работал с командой удивительных ученых и инженеров, чтобы превратить этот поиск в реальность. В моей роли я наслаждаюсь уникальной перспективой в понимании взаимосвязи между тремя аспектами человеческого познания: монолингвальный текст (X), аудио- или визуальные сенсорные сигналы (Y) и мультиязычность (Z). На пересечении всех трёх есть нечто магическое — то, что мы называем XYZ-код, как показано на Рисунке 1 — совместное представление для создания более мощного ИИ, который может лучше говорить, слышать, видеть и понимать человека. Мы верим, что код XYZ позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между доменами, охватывающий различные модальности и языки. Цель состоит в том, чтобы иметь предобученные модели, которые могут совместно изучать представления для поддержки широкого спектра последующих задач в области искусственного интеллекта, подобно тому, как это делают люди сегодня. За последние пять лет мы достигли уровня человеческих возможностей в эталонах распознавания разговорной речи, машинного перевода, ответа на вопросы в разговорной форме, понимания текстов и создания подписей к изображениям. Эти пять достижений предоставили нам сильные сигналы к нашим более амбициозным устремлениям в создании заметного скачка в возможностях искусственного интеллекта, достижению многосенсорного и многоязычного обучения, соответствующего тому, как люди учатся и понимают. Я считаю, что общий XYZ-код является основополагающим компонентом этого устремления, если он основан на внешних источниках знаний в последующих AI задачах.

Запрос на API для суммаризации текста обрабатывается после его получения путем создания задачи для бэкенда API. Если задание выполнено успешно, возвращается результат API. Результат доступен для получения в течение 24 часов. После этого времени вывод данных очищается. Из-за поддержки многоязычности и эмодзи, ответ может содержать смещения текста. Для получения дополнительной информации см. как обрабатывать смещения.

Если мы используем предыдущий пример, API может вернуть следующие резюме:

Экстрактивная суммаризация:

• "В компании Microsoft мы стремимся продвинуть искусственный интеллект за пределы существующих методов, применяя более целостный, ориентированный на человека подход к обучению и пониманию."
• Мы верим, что XYZ-код позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между различными доменами, охватывающий различные модальности и языки.
• Цель состоит в том, чтобы иметь предварительно обученные модели, которые могут совместно обучаться представлениям, поддерживающим широкий спектр последующих задач ИИ, аналогично тому, как это делают люди сегодня.

Абстрактная сводка:

• Корпорация Microsoft применяет более целостный и ориентированный на человека подход к обучению и пониманию. Мы верим, что код XYZ позволяет нам реализовать наше долгосрочное видение: перенос обучения между доменами, охватывающий различные модальности и языки. За последние пять лет мы достигли человеческого уровня в распознавании речевого потока на контрольных тестах.

Эта документация содержит следующие типы статей:

• Быстрые старты — это инструкции для начала работы, которые помогут вам сделать запросы к сервису.
• Руководства содержат инструкции по использованию сервиса более конкретными или индивидуальными способами.

Основные функции для суммирования разговоров

Подведение итогов разговора поддерживает следующие функции:

• Резюме: Сводит разговор в краткий абзац.
• Сводка вопросов/резолюций: Особые функции колл-центра, предоставляющие сводку вопросов и решений в разговорах между агентами службы поддержки и вашими клиентами.
• Резюмирование заголовков глав: Разделяет беседу на главы на основе обсуждаемых тем и предлагает рекомендуемые заголовки глав для вводимой беседы.
• Создание повествовательного резюме: Генерирует подробные заметки о вызовах, заметки о встречах или аннотации чатов из входящего разговора.

В качестве примера рассмотрим следующий пример диалога:

Агент: "Здравствуйте, вы общаетесь с Рене. Чем я могу вам помочь?"

Покупатель: "Здравствуйте, я пытался настроить подключение к Wi-Fi для кофемашины Smart Brew 300, но это не сработало."

Агент: "Сожалею, что это произошло. Давайте посмотрим, что мы можем сделать, чтобы решить эту проблему. Можете нажать кнопку подключения Wi-Fi, удерживать 3 секунды и затем сообщить мне, мигает ли индикатор питания медленно?"

Клиент: "Да, я нажал кнопку подключения к Wi-Fi, и теперь индикатор питания медленно мигает."

Агент: "Здорово. Спасибо! Теперь проверьте приложение Contoso Coffee. Предложит ли вам подключиться к компьютеру?

Клиент: "Нет. Ничего не произошло."

Агент: "Ясно. Спасибо. Давайте попробуем, поможет ли сброс настроек решить эту проблему. Можете ли вы нажать и удерживать центральную кнопку в течение 5 секунд, чтобы начать сброс настроек."

Клиент: "Я попробовал сброс к заводским настройкам и снова выполнил вышеуказанные шаги, но это всё равно не заработало".

Агент: "Мне жаль, что вы услышите это. Позвольте мне узнать, есть ли еще один способ устранить проблему. Пожалуйста, удерживайте на минуту".

Функция суммирования разговора упростит текст следующим образом:

Эта документация содержит следующие типы статей:

• Быстрые старты — это инструкции для начала работы, которые помогут вам сделать запросы к сервису.
• Руководства содержат инструкции по использованию сервиса более конкретными или индивидуальными способами.

Нативное суммирование документов использует методы обработки естественного языка для создания резюме для нативных документов. Родной документ относится к файловому формату, который используется для создания оригинального документа, такого как Microsoft Word (docx) или портативный файл документа (pdf). Поддержка собственных документов устраняет необходимость предварительной обработки текста перед использованием языка Azure в ресурсах Foundry Tools. В настоящее время поддержка нативных документов доступна для двух типов обобщения:

• Экстрактивное суммирование: Создает краткое содержание путем извлечения ключевых предложений из документа вместе с информацией о расположении этих предложений.

  • Несколько извлеченных предложений: Эти предложения коллективно передают основную идею документа. Это оригинальные предложения, извлеченные из содержания исходного документа.
  • Оценка ранга: Оценка ранга показывает, насколько релевантно предложение основной теме. Суммаризация текста ранжирует извлеченные предложения, и вы можете определить, будут ли они возвращены в порядке их появления или в соответствии с их рангом. Например, если вы запрашиваете краткое изложение из трех предложений, то экстрактивное суммирование возвращает три предложения с наивысшими оценками.
  • Позиционная информация: начальная позиция и длина извлечённых предложений.

• Абстрактное резюме: Генерирует резюме с краткими, связными предложениями или словами, которые не являются дословными извлечениями из исходного документа.

  • Тексты резюме: Абстрактивное суммирование возвращает резюме для каждого диапазона контекстуального ввода. Длинный ввод можно сегментировать, чтобы вернуть несколько групп текстов резюме с их соответствующим диапазоном контекстного ввода.
  • Контекстуальный диапазон ввода: Диапазон в предоставленных данных, который использовался для создания текста краткого содержания.

В настоящее время Суммирование документов поддерживает следующие форматы исходных документов:

Для получения дополнительной информации см. вРезюме собственных документов

• Суммирование анализирует текст. Дополнительную информацию см. в разделе Ограничения данных и услуг в руководстве.
• Обобщение работает с различными письменными языками. Для получения дополнительной информации см. language support.

• Резюме разговоров использует структурированный текст для анализа. Для получения дополнительной информации см. ограничения на данные и услуги.
• Суммирование разговоров работает с различными разговорными языками. Для получения дополнительной информации см. language support.

• Суммирование анализирует текст. Дополнительную информацию см. в разделе Ограничения данных и услуг в руководстве.
• Обобщение работает с различными письменными языками. Для получения дополнительной информации см. language support.