Análisis de texto: frases clave, entidades, sentimiento, resúmenes

Qué enseña la unidad

Elegir la técnica de análisis de texto para un escenario: detección de idioma, extracción de frases clave, reconocimiento de entidades con nombre, vinculación de entidades, detección de PII, análisis de sentimiento, minería de opiniones o resumen
Distinguir el resumen extractivo del abstractivo y el sentimiento a nivel de documento de la minería de opiniones
Explicar los fundamentos estadísticos de la extracción de palabras clave: tokenización, palabras vacías, lematización (stemming) y TF-IDF
Comparar Azure Language en Foundry Tools con un prompt a un modelo generativo implementado para la misma tarea, incluidos el coste y el determinismo
Reconocer los nombres del SDK de Azure Language que se usan en el código: azure-ai-textanalytics y los métodos de TextAnalyticsClient

La inscripción es gratuita: es lo que permite al servidor recordar tu progreso entre sesiones.