スキル Azure AI Text Analytics SDK for Python
📦

Azure AI Text Analytics SDK for Python

安全

Azure AI Text Analyticsでテキストを分析する

このスキルにより、ClaudeはAzure AI Text Analyticsを使用して感情分析、エンティティ認識、PII検出などのNLPタスクを実行できます。Azureの言語処理機能を統合するためのコード例とベストプラクティスを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 ブロンズ
1

スキルZIPをダウンロード

2

Claudeでアップロード

設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動

3

オンにして利用開始

テストする

「Azure AI Text Analytics SDK for Python」を使用しています。 I had a wonderful trip to Seattle last week! The food was terrible and the service was slow.

期待される結果:

Document 1: Sentiment: positive (Confidence: 0.89)
Document 2: Sentiment: negative (Confidence: 0.92)

Opinion Mining:
- 'trip' -> positive
- 'food' -> negative
- 'service' -> negative

「Azure AI Text Analytics SDK for Python」を使用しています。 Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen in Albuquerque.

期待される結果:

Entities:
- Microsoft (Organization, confidence: 0.95)
- Bill Gates (Person, confidence: 0.98)
- Paul Allen (Person, confidence: 0.97)
- Albuquerque (Location, confidence: 0.91)

セキュリティ監査

安全
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.

0
スキャンされたファイル
0
解析された行数
0
検出結果
1
総監査数
セキュリティ問題は見つかりませんでした
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
100
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

顧客フィードバック分析

顧客レビューとフィードバックを分析して感情を特定し、ビジネスインサイトのための主要トピックを抽出します。

ドキュメント処理パイプライン

大量のドキュメントを処理して、エンティティを抽出し、コンテンツを分類し、言語を自動的に検出します。

コンプライアンスとデータ保護

SSN、メールアドレス、電話番号などの機密情報をドキュメントスキャンして、コンプライアンスを確保します。

これらのプロンプトを試す

基本的な感情分析 
Azure AI Text Analyticsスキルを使用して、これらの顧客レビューの感情を分析してください：[insert reviews]。肯定的、否定的、中立的なスコアを表示します。
名前付きエンティティの抽出 
Azure AI Text Analyticsスキルを使用して、このテキストのエンティティを認識してください：[insert text]。各エンティティをカテゴリ、サブカテゴリ、信頼度スコアとともにリストしてください。
機密情報の検出 
Azure AI Text Analyticsスキルを使用して、このドキュメントをPIIについてスキャンしてください：[insert document]。削除されたテキストを表示し、見つかったすべてのPIIエンティティをカテゴリとともにリストしてください。
医療テキスト分析 
Azure AI Text Analyticsの医療NLP機能を使用して、この臨床メモを分析してください：[insert note]。医学エンティティ、そのカテゴリ、正規化された形式を抽出してください。

ベストプラクティス

  • 効率のために、バッチ操作で1回のAPI呼び出しで最大10ドキュメントを処理する
  • 堅牢な処理を確保するため、文書レベルのエラーは正常な結果とは別途処理する
  • 分析の精度を向上させレイテンシを削減するため、言語がわかっている場合は明示的に指定する

回避

  • バッチ内のすべてのドキュメントが成功するとは限らないため、結果内のエラーを常に確認する
  • 適切なAzure認証情報の設定とネットワークセキュリティなしで機密データを送信しない
  • 信頼度スコアを無視しない - 低いスコアは曖昧または低品質な入力を示している可能性がある

よくある質問

このスキルを使用するにはどのような認証情報が必要ですか？
APIキーまたはEntra ID認証情報のいずれかを備えたAzure AI Languageリソースが必要です。AZURE_LANGUAGE_ENDPOINTとAZURE_LANGUAGE_KEY環境変数を設定してください。
一度に何ドキュメント処理できますか？
Azure Text Analyticsはリクエストあたり最大10ドキュメントをサポートしています。より大きなバッチの場合は、10個以下のチャンクにデータを分割してください。
Opinion Miningとは何ですか？
Opinion Miningはアスペクトベースの感情分析で、テキスト内の特定のターゲット（例：'food'や'service'）とそれに関連する意見を識別します。
このスキルを医療データに使用できますか？
はい、医療NLP機能は臨床メモの医学エンティティ分析をサポートしていますが、AzureサブスクリプションでHealthcare API機能を有効にする必要があります。
非同期バージョンのクライアントはありますか？
はい、azure.ai.textanalytics.aio.TextAnalyticsClientを非同期操作に使用でき、高スループットシナリオに推奨されています。
PII検出はどのように機能しますか？
recognize_pii_entitiesメソッドは、SSN、メールアドレス、電話番号などのカテゴリを検出し、機密データが削除された元のテキストと検出されたエンティティの両方を返します。

開発者の詳細

作成者

sickn33

ライセンス

MIT

リポジトリ

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

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md