前回に続き、今度は、Language Studioを使ってみました。
概要
Azure AIのLanuage StudioというWebサービスを使うと、トレーニング済みのモデルを利用して、ブラウザで、文章と音声の解析や翻訳のデモを試すことができます。
主な機能
自然言語（Natural Language）に関する主なサービスは以下のとおりです。
①トレーニング済みデータを用いて文章の解析を行うもの
- 名前付きエンティティの認識（NER）
- 個人を特定できる情報（PII）の検出
- 言語の検出
- 感情分析とオピニオンマイニング（SNS上での、製品や人物などの評判の分析に使える）
- 概要（要約）
- キーフレーズ抽出
- エンティティリンク生成
人間で例えると、英語の授業の、英文法や英文和訳みたいなイメージですね。
「これが主語でこれが目的語・・。」「この単語は、〇〇という意味で〜」「この文章のポイントは〜」のような解析をAIが行います。
②独自の辞書やを与えて文章の解析を行うもの
- カスタムテキスト分類
- カスタム固有表現認識（カスタムNER）
特定の業界などでは、一般で使わない用語が登場するので、それを登録した上で、①の分析を行う機能です。
③人間とAIのやりとりに関するもの
- 会話言語理解（CLU）
- 人間が発した言葉を整理して、あらかじめ登録しておいたキー（意図）に紐づける。
- 質問応答
Language Studioとは
Copilotに聞いてみました。
AzureのLanguage Studioは、Azure AI Languageの機能を簡単に試したり、カスタムプロジェクトを作成したりするためのUIベースのツールセットです。これを使うと、コードを記述せずに自然言語処理（NLP）機能を利用でき、アプリケーションに統合することができます。
主な機能には以下が含まれます：
テキスト分析：感情分析、キーフレーズ抽出、PII（個人識別情報）検出など。
カスタムモデルの作成：独自のデータを使ってテキスト分類や固有表現認識（NER）モデルを作成。
会話理解：チャットボットやQAシステムの構築。
Azureアカウントがなくても一部の機能を試すことができ、サインインするとさらに多くの機能にアクセスできます。
URLはこちらです。
今回は、Azureの管理コンソール上で、Languageのリソースを作っておきました。
それでは、早速、使ってみましょう。
Summarize information
一覧ページにあった、こちらをクリックします。
赤枠の中から、要約したい文章と、要約の仕方（Summary Types）を選び、青枠のボタンを押します。
すると、緑枠のところに、要約結果が表示されました。
試しに、内閣府が発表している「人間中心のAI社会原則」について、要約させてみました。
Extract PII
PIIとは、Personal Identifiable Informationの略で、個人情報のことですね。
以下のように検出可能です。
検出して、マスク（アスタリスク）で埋めたり、文章から消すなどの処理も可能です。
Extract key phrases
文章内の、重要そうな単語をピックアップしてくれる機能です。
名詞がキーになることが多そうです。
Find linked entities
文章を解析して、ところどころにWikiPediaへのリンクを用意してくれました。日本語非対応でした。
Analyze sentiment and opinions
以下のような４つの文章があります。
以下のように、文章ごとに区切って、ポジティブかネガティブのどちらの意見かを分析できます。
SNSなどで、ある製品の、ユーザからの評判を分析するときに、役に立つ機能です。
Answer questions
文章と、それに関する質問をパラメータとして与えて、簡単な質疑応答を実現します。
Surface Laptop 4 に関する文章を読ませて、CPUは何なのか尋ねた結果です。
Custom Question answering
URLやファイルを登録して、そこの記載内容を元に回答させます。
とりあえず、新宿御苑の入園案内を読み込ませました。
テストの様子です。
最後に
Azure AI Language（自然言語）のサービスを利用することで、AIに文章を解析させることが出来ます。質疑応答も実現できますが、下2つの例は、これまでのGoogle検索（単語一致）と大して変わらない（インテリジェンス感がない）印象を受けました。
どうも、Azure AIには、他にもSearch（検索）、Document Intelligence（文書）があり、高度な質疑応答には、それらが役に立ちそうです。
引き続き、AzureのAIサービスを色々と使って行きます。