Fähigkeiten Azure AI Text Analytics SDK for Python
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Azure AI Text Analytics SDK for Python

Sicher

Text mit Azure AI Text Analytics analysieren

Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, mit Azure AI Text Analytics für NLP-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Entitätserkennung und PII-Erkennung zu arbeiten. Sie bietet Codebeispiele und bewährte Praktiken für die Integration der Sprachverarbeitungsfunktionen von Azure.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Angemessen
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Verwendung von "Azure AI Text Analytics SDK for Python". I had a wonderful trip to Seattle last week! The food was terrible and the service was slow.

Erwartetes Ergebnis:

Dokument 1: Stimmung: positiv (Konfidenz: 0,89)
Dokument 2: Stimmung: negativ (Konfidenz: 0,92)

Opinion-Mining:
- 'trip' -> positiv
- 'food' -> negativ
- 'service' -> negativ

Verwendung von "Azure AI Text Analytics SDK for Python". Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen in Albuquerque.

Erwartetes Ergebnis:

Entitäten:
- Microsoft (Organisation, Konfidenz: 0,95)
- Bill Gates (Person, Konfidenz: 0,98)
- Paul Allen (Person, Konfidenz: 0,97)
- Albuquerque (Ort, Konfidenz: 0,91)

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 2/24/2026

This is a prompt-only documentation skill providing guidance on using the Azure AI Text Analytics Python SDK. No executable code is present. Static analysis scanned 0 files (0 lines) and detected 0 potential security issues. The skill is purely documentation with code examples for an external SDK. No prompt injection attempts detected.

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Analysierte Zeilen
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befunde
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Gesamtzahl Audits
Keine Sicherheitsprobleme gefunden
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
31
Community
100
Sicherheit
83
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Kundenfeedback-Analyse

Analysieren Sie Kundenbewertungen und Feedback, um die Stimmung zu bestimmen und Schlüsselthemen für Geschäftseinblicke zu extrahieren.

Dokumentenverarbeitungspipeline

Verarbeiten Sie große Dokumentenmengen, um automatisch Entitäten zu extrahieren, Inhalte zu klassifizieren und Sprachen zu erkennen.

Compliance und Datenschutz

Durchsuchen Sie Dokumente nach sensiblen Informationen wie Sozialversicherungsnummern, E-Mails und Telefonnummern, um Compliance sicherzustellen.

Probiere diese Prompts

Einfache Stimmungsanalyse 
Verwenden Sie die Azure AI Text Analytics-Fähigkeit, um die Stimmung dieser Kundenbewertungen zu analysieren: [Rezensionen einfügen]. Zeigen Sie positive, negative und neutrale Werte.
Benannte Entitäten extrahieren 
Verwenden Sie die Azure AI Text Analytics-Fähigkeit, um Entitäten in diesem Text zu erkennen: [Text einfügen]. Listen Sie jede Entität mit ihrer Kategorie, Unterkategorie und Konfidenzwert auf.
Sensible Informationen erkennen 
Verwenden Sie die Azure AI Text Analytics-Fähigkeit, um dieses Dokument auf PII zu scannen: [Dokument einfügen]. Zeigen Sie den geschwärzten Text und listen Sie alle gefundenen PII-Entitäten mit ihren Kategorien auf.
Healthcare-Textanalyse 
Verwenden Sie die Healthcare-NLP-Funktion von Azure AI Text Analytics, um diese klinische Notiz zu analysieren: [Notiz einfügen]. Extrahieren Sie medizinische Entitäten, ihre Kategorien und normalisierten Formen.

Bewährte Verfahren

  • Verwenden Sie Batch-Operationen, um bis zu 10 Dokumente in einem einzigen API-Aufruf für mehr Effizienz zu verarbeiten
  • Behandeln Sie Dokumentenfehler separat von erfolgreichen Ergebnissen, um eine robuste Verarbeitung sicherzustellen
  • Geben Sie die Sprache explizit an, wenn bekannt, um die Analysegenauigkeit zu verbessern und die Latenz zu reduzieren

Vermeiden

  • Gehen Sie nicht davon aus, dass alle Dokumente in einem Batch erfolgreich sind - prüfen Sie immer auf Fehler in den Ergebnissen
  • Senden Sie keine sensiblen Daten ohne ordnungsgemäße Azure-Anmeldeinformationskonfiguration und Netzwerksicherheit
  • Ignorieren Sie nicht die Konfidenzwerte - niedrige Werte können auf mehrdeutige oder qualitativ minderwertige Eingaben hinweisen

Häufig gestellte Fragen

Welche Anmeldeinformationen benötige ich für die Verwendung dieser Fähigkeit?
Sie benötigen eine Azure AI Language-Ressource mit entweder einem API-Schlüssel oder Entra ID-Anmeldeinformationen. Legen Sie die Umgebungsvariablen AZURE_LANGUAGE_ENDPOINT und AZURE_LANGUAGE_KEY fest.
Wie viele Dokumente kann ich gleichzeitig verarbeiten?
Azure Text Analytics unterstützt bis zu 10 Dokumente pro Anfrage. Bei größeren Batches teilen Sie Ihre Daten in Blöcke von 10 oder weniger auf.
Was ist Opinion-Mining?
Opinion-Mining ist eine aspektbasierte Stimmungsanalyse, die spezifische Ziele (wie 'Essen' oder 'Service') und ihre zugehörigen Meinungen innerhalb von Text identifiziert.
Kann ich diese Fähigkeit für Healthcare-Daten verwenden?
Ja, die Healthcare-NLP-Funktion unterstützt die Analyse klinischer Notizen auf medizinische Entitäten, erfordert jedoch, dass die Healthcare-API-Funktion in Ihrem Azure-Abonnement aktiviert ist.
Gibt es eine asynchrone Version des Clients?
Ja, verwenden Sie azure.ai.textanalytics.aio.TextAnalyticsClient für asynchrone Operationen, was für Szenarien mit hohem Durchsatz empfohlen wird.
Wie funktioniert die PII-Erkennung?
Die recognize_pii_entities-Methode erkennt Kategorien wie SSN, E-Mail, Telefon und gibt sowohl den Originaltext mit geschwärzten sensiblen Daten als auch die erkannten Entitäten zurück.

Entwicklerdetails

Autor

sickn33

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-ai-textanalytics-py

Ref

main

Dateistruktur

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