TextAnalyticsClient class

创建 TextAnalyticsClient 的实例。

示例用法：

import { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } from "@azure/ai-text-analytics";

const client = new TextAnalyticsClient(
   "<service endpoint>",
   new AzureKeyCredential("<api key>")
);

new TextAnalyticsClient(endpointUrl: string, credential: TokenCredential | KeyCredential, options?: TextAnalyticsClientOptions)

参数

要使用的默认国家/地区提示。 默认为“us”。

defaultCountryHint: string

属性值

要使用的默认语言。 默认值为“en”。

defaultLanguage: string

属性值

TextAnalytics 终结点的 URL

endpointUrl: string

属性值

运行预测模型来识别输入字符串中包含的正、负、中性或混合情绪，以及指示模型对每个预测情绪的信心的分数。 （可选）还可以通过意见挖掘识别文本中的目标和评估。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function analyzeSentiment(documents: string[], language?: string, options?: AnalyzeSentimentOptions): Promise<AnalyzeSentimentResultArray>

参数

返回

运行预测模型来识别输入文档中包含的正、负或中性或混合情绪，以及指示模型对每个预测情绪的信心的分数。（可选）还可以通过意见挖掘识别文本中的目标和评估。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function analyzeSentiment(documents: TextDocumentInput[], options?: AnalyzeSentimentOptions): Promise<AnalyzeSentimentResultArray>

参数

返回

提交文本文档集合以供分析。 指定要执行的一个或多个唯一作。

function beginAnalyzeActions(documents: string[], actions: TextAnalyticsActions, language?: string, options?: BeginAnalyzeActionsOptions): Promise<AnalyzeActionsPollerLike>

参数

返回

提交文本文档集合以供分析。 指定要执行的一个或多个唯一作。

function beginAnalyzeActions(documents: TextDocumentInput[], actions: TextAnalyticsActions, options?: BeginAnalyzeActionsOptions): Promise<AnalyzeActionsPollerLike>

参数

返回

启动医疗保健分析作，识别医疗保健相关实体（药物、条件、症状等）及其关系。

function beginAnalyzeHealthcareEntities(documents: string[], language?: string, options?: BeginAnalyzeHealthcareEntitiesOptions): Promise<AnalyzeHealthcareEntitiesPollerLike>

参数

返回

启动医疗保健分析作，识别医疗保健相关实体（药物、条件、症状等）及其关系。

function beginAnalyzeHealthcareEntities(documents: TextDocumentInput[], options?: BeginAnalyzeHealthcareEntitiesOptions): Promise<AnalyzeHealthcareEntitiesPollerLike>

参数

返回

运行预测模型来确定传入的输入文档写入的语言，并为每个文档返回检测到的语言，以及指示模型的置信度推断语言正确无误的分数。 分数接近 1 表示结果中的高确定性。 支持 120 种语言。

function detectLanguage(documents: DetectLanguageInput[], options?: DetectLanguageOptions): Promise<DetectLanguageResultArray>

参数

返回

运行预测模型来确定传入输入字符串写入的语言，并为每个字符串返回检测到的语言，以及指示模型对推断语言正确的信心的分数。 分数接近 1 表示结果中的高确定性。 支持 120 种语言。

function detectLanguage(documents: string[], countryHint?: string, options?: DetectLanguageOptions): Promise<DetectLanguageResultArray>

参数

返回

运行模型来标识传入输入字符串中找到的重要短语的集合。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function extractKeyPhrases(documents: string[], language?: string, options?: ExtractKeyPhrasesOptions): Promise<ExtractKeyPhrasesResultArray>

参数

返回

运行模型来标识传入输入文档中发现的重要短语的集合。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function extractKeyPhrases(documents: TextDocumentInput[], options?: ExtractKeyPhrasesOptions): Promise<ExtractKeyPhrasesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识传入输入字符串中命名实体的集合，并将这些实体分类为人员、位置或组织等类型。 有关可用类别的详细信息，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/named-entity-types。 有关此作支持的语言列表，请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizeEntities(documents: string[], language?: string, options?: RecognizeCategorizedEntitiesOptions): Promise<RecognizeCategorizedEntitiesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识传入输入文档中命名实体的集合，并将这些实体分类为人员、位置或组织等类型。 有关可用类别的详细信息，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/named-entity-types。 有关此作支持的语言列表，请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizeEntities(documents: TextDocumentInput[], options?: RecognizeCategorizedEntitiesOptions): Promise<RecognizeCategorizedEntitiesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识传入输入字符串中找到的实体集合，并包括将实体链接到已知知识库中的相应条目的信息。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizeLinkedEntities(documents: string[], language?: string, options?: RecognizeLinkedEntitiesOptions): Promise<RecognizeLinkedEntitiesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识传入输入文档中发现的实体集合，并包括将实体链接到已知知识库中的相应条目的信息。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizeLinkedEntities(documents: TextDocumentInput[], options?: RecognizeLinkedEntitiesOptions): Promise<RecognizeLinkedEntitiesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识包含传入输入字符串中找到的个人身份信息的实体集合，并将这些实体分类为美国社会安全号码、驱动程序许可证号或信用卡号等类型。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizePiiEntities(inputs: string[], language?: string, options?: RecognizePiiEntitiesOptions): Promise<RecognizePiiEntitiesResultArray>

参数

返回

运行预测模型来标识包含传入输入文档中发现的个人身份信息的实体集合，并将这些实体分类为美国社会安全号码、驾驶执照号或信用卡号等类型。 有关此作支持的语言列表，

请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/language-support。

function recognizePiiEntities(inputs: TextDocumentInput[], options?: RecognizePiiEntitiesOptions): Promise<RecognizePiiEntitiesResultArray>

参数

返回