Compétences Azure AI Text Analytics SDK for Python
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Azure AI Text Analytics SDK for Python

Sûr

Azure AI Text Analytics 로 텍스트 분석

이 스킬은 클로드가 Azure AI Text Analytics 를 사용하여 감정 분석, 개체 인식, PII 감지 등 NLP 작업을 수행할 수 있도록 합니다. Azure 의 언어 처리 기능을 통합하기 위한 코드 예시와 모범 사례를 제공합니다.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
1

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3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "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.

Résultat attendu:

문서 1: 감정: 긍정 (신뢰도: 0.89)
문서 2: 감정: 부정 (신뢰도: 0.92)

의견 마이닝:
- 'trip' -> 긍정
- 'food' -> 부정
- 'service' -> 부정

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

Résultat attendu:

개체:
- Microsoft (조직, 신뢰도: 0.95)
- Bill Gates (인물, 신뢰도: 0.98)
- Paul Allen (인물, 신뢰도: 0.97)
- Albuquerque (위치, 신뢰도: 0.91)

Audit de sécurité

Sûr
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
Fichiers analysés
0
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
83
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

고객 피드백 분석

고객 리뷰와 피드백을 분석하여 감정을 파악하고 비즈니스 인사이트를 위한 주요 주제를 추출합니다.

문서 처리 파이프라인

대량의 문서를 처리하여 개체를 추출하고, 내용을 분류하며, 언어를 자동으로 감지합니다.

규정 준수 및 데이터 보호

SSN, 이메일, 전화번호와 같은 민감한 정보를 문서에서 스캔하여 규정 준수를 보장합니다.

Essayez ces prompts

기본 감정 분석 
Azure AI Text Analytics 스킬을 사용하여 다음 고객 리뷰의 감정을 분석하세요: [리뷰 입력]. 긍정, 부정, 중립 점수를 표시하세요.
이름 있는 개체 추출 
Azure AI Text Analytics 스킬을 사용하여 다음 텍스트의 개체를 인식하세요: [텍스트 입력]. 각 개체를 범주, 하위 범주 및 신뢰도 점수와 함께 나열하세요.
민감한 정보 감지 
Azure AI Text Analytics 스킬을 사용하여 다음 문서의 PII 를 스캔하세요: [문서 입력]. 마스킹 처리된 텍스트를 표시하고 발견된 모든 PII 개체를 범주와 함께 나열하세요.
의료 텍스트 분석 
Azure AI Text Analytics 의료 NLP 기능을 사용하여 다음 임상 노트를 분석하세요: [노트 입력]. 의료 개체, 범주 및 정규화된 형식을 추출하세요.

Bonnes pratiques

  • 효율성을 위해 단일 API 호출에서 최대 10 개의 문서를 배치 작업으로 처리
  • 견고한 처리를 위해 문서 수준 오류를 성공 결과와 별도로 처리
  • 알려진 경우 언어를 명시적으로 지정하여 분석 정확도를 높이고 지연 시간 단축

Éviter

  • 배치의 모든 문서가 성공한다고 가정하지 마십시오. 결과에서 오류를 항상 확인하세요
  • 적절한 Azure 자격 증명 구성 및 네트워크 보안 없이 민감한 데이터를 보내지 마십시오
  • 신뢰도 점수를 무시하지 마십시오. 낮은 점수는 모호하거나 품질이 낮은 입력을 나타낼 수 있습니다

Foire aux questions

이 스킬을 사용하려면 어떤 자격 증명이 필요합니까?
API 키 또는 Entra ID 인증 정보가 있는 Azure AI Language 리소스가 필요합니다. AZURE_LANGUAGE_ENDPOINT 및 AZURE_LANGUAGE_KEY 환경 변수를 설정하세요.
한 번에 몇 개의 문서를 처리할 수 있습니까?
Azure Text Analytics 는 요청당 최대 10 개의 문서를 지원합니다. 더 큰 배치의 경우 데이터를 10 개 이하의 청크로 분할하세요.
의견 마이닝이란 무엇입니까?
의견 마이닝은 텍스트 내에서 특정 대상 (예: '음식'또는'서비스') 과 해당 의견을 식별하는 측면 기반 감정 분석입니다.
의료 데이터에 이 스킬을 사용할 수 있습니까?
네, 의료 NLP 기능은 의료 개체에 대한 임상 노트 분석을 지원하지만 Azure 구독에서 Healthcare API 기능이 활성화되어 있어야 합니다.
클라이언트의 비동기 버전이 있습니까?
네, 고처리량 시나리오에 권장되는 azure.ai.textanalytics.aio.TextAnalyticsClient 를 사용하여 비동기 작업을 수행하세요.
PII 감지는 어떻게 작동합니까?
recognize_pii_entities 메서드는 SSN, 이메일, 전화번호 등의 카테고리를 감지하며 감지된 개체와 민감한 데이터가 마스킹 처리된 원본 텍스트를 모두 반환합니다.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

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

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md