Cognitive Services on Grayrecord Technow Blog

Azure Cognitive Services offers preview of Azure Open AI Service

Thu, 04 Nov 2021 12:28:42 +0900

MicrosoftはOpenAIのGPT-3のAzure実装であるAzure OpenAI ServiceをIgnite 2021 Fallで発表した。当初はInvitation Only、すなわち招待した限定的な顧客にのみ提供される。

参考資料

Microsoft、自然言語処理モデルGPT-3がAzureで使える「Azure OpenAI Service」を発表 (https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2111/04/news053.html)

Azureに本好きを食わせる

Thu, 01 Apr 2021 16:20:29 +0900

Azureにも本好きを食わせてみた。しかし、本の頻度分布多すぎ。

import codecs
import configparser
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient

config = configparser.ConfigParser()
config.read('azure.config')

endpoint = config['AZURE']['azure_endpoint']
key = config['AZURE']['azure_ai_key']

client = TextAnalyticsClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))

ifs = codecs.open('N4830BU-1.txt', 'r', 'utf-8')

lines = ifs.readlines()

documents = [''.join(lines)]

response = client.recognize_entities(documents, language = "ja")

result = [doc for doc in response if not doc.is_error]

for doc in result:
    for entity in doc.entities:
        print(entity.text, entity.category)

プロローグ Organization
本須　麗乃 Person
もとすうら Person
22歳 Quantity
本 Product
誰か PersonType
筆者 PersonType
本 Product
本屋 Location
図書館 Location
写真集 Product
外国 Location
本 Product
百科事典 Product
文学全集 Product
紙 Product
専門誌 Product
雑誌 Product
小説 Product
ライトノベル Product
絵本 Product
日本 Location
素人が PersonType
同人誌 Product
パラ Quantity
美酒 Product
図書館 Location
本 Product
書庫 Location
本 Product
本 Product
紙 Product
インク Product
そこに Location
本 Product
本 Product
書庫 Location
本 Product
本 Product
本 Product
畳 Product
ベッド Product
本 Product
わたし PersonType
大地震 Event
本 Product
ぇ Person
司書 PersonType
大学図書館 Location
神様 PersonType
転生 Event
次 Quantity
本 Product
図書館 Location
司書 PersonType
本 Product
司書 PersonType
本 Product
本 Product
本 Product
本 Product
紙 Product
インク Product
本 Product
神様 PersonType
わたし PersonType
本 Product

ifs.close()

Azure Text AnalyticsをPythonから呼び出す

Mon, 22 Mar 2021 15:41:56 +0900

import configparser
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
import seaborn as sns
import pandas as pd

sns.set_style('white')

config = configparser.ConfigParser()
config.read('azure.config')

endpoint = config['AZURE']['azure_endpoint']
key = config['AZURE']['azure_ai_key']

client = TextAnalyticsClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))

documents = [
    "iPhoneのマップやばいよ"
]

result = client.analyze_sentiment(documents)
docs = [doc for doc in result if not doc.is_error]

doc = docs[0]

confidience_scores = {key:value for key, value in doc.confidence_scores.items()}

sentiment = pd.Series(confidience_scores)

sentiment

positive    0.07
neutral     0.90
negative    0.03
dtype: float64

sentiment.plot.bar()

<AxesSubplot:>

Cognitive Servicesのテキスト分析にPowerShellから投げてみる

Tue, 05 Jun 2018 00:00:00 +0900

PowerShellからCognitive Servicesのネガポジ分析をたたいてみました。

$apiKey = “************************”
$texts = @(“ColorfulのSSDめっちゃヤバいwww Galaxy S6や廃棄品のSSDから剥がしたフラッシュやIntelの偽物が搭載されているのが確認されてるらしいwww 安価なNVMe CN600もリマークチップを使ってるとのこと、、、 最近めっちゃ秋葉原で売ってるけど買わない方が良さそうだな、、、”)
$headers = @{ ‘Ocp-Apim-Subscription-Key’ = $apiKey }
$endPoint = “https://eastasia.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.0/sentiment”

$texts | ForEach-Object {
$text = $_
$obj = @{
documents = @(@{
language = “ja”
id = “1”
text = $text
})
}
$json = ConvertTo-Json $obj
$result = Invoke-RestMethod -Uri $endPoint -Headers $headers -Body $json -ContentType      ‘application/json; charset=utf-8’ -Method Post
$items = $result.documents
$item = $items[0]
$item.score
}