Azure AIのLanguage Studioを軽く触ってみた

前回に続き、今度は、Language Studioを使ってみました。

# 概要

Azure AIのLanuage StudioというWebサービスを使うと、トレーニング済みのモデルを利用して、ブラウザで、文章と音声の解析や翻訳のデモを試すことができます。

https://language.cognitive.azure.com/

# 主な機能

自然言語（Natural Language）に関する主なサービスは以下のとおりです。

①トレーニング済みデータを用いて文章の解析を行うもの
* 名前付きエンティティの認識（NER）
* 個人を特定できる情報（PII）の検出
* 言語の検出
* 感情分析とオピニオンマイニング（SNS上での、製品や人物などの評判の分析に使える）
* 概要（要約）
* キーフレーズ抽出
* エンティティリンク生成

人間で例えると、英語の授業の、英文法や英文和訳みたいなイメージですね。
「これが主語でこれが目的語・・。」「この単語は、〇〇という意味で〜」「この文章のポイントは〜」のような解析をAIが行います。

②独自の辞書やを与えて文章の解析を行うもの
* カスタムテキスト分類
* カスタム固有表現認識（カスタムNER）

特定の業界などでは、一般で使わない用語が登場するので、それを登録した上で、①の分析を行う機能です。

③人間とAIのやりとりに関するもの
* 会話言語理解（CLU）
    * 人間が発した言葉を整理して、あらかじめ登録しておいたキー（意図）に紐づける。
* 質問応答

# Language Studioとは

Copilotに聞いてみました。

> AzureのLanguage Studioは、Azure AI Languageの機能を簡単に試したり、カスタムプロジェクトを作成したりするためのUIベースのツールセットです。これを使うと、コードを記述せずに自然言語処理（NLP）機能を利用でき、アプリケーションに統合することができます。
>
> 主な機能には以下が含まれます：
>
> テキスト分析：感情分析、キーフレーズ抽出、PII（個人識別情報）検出など。
> カスタムモデルの作成：独自のデータを使ってテキスト分類や固有表現認識（NER）モデルを作成。
> 会話理解：チャットボットやQAシステムの構築。
> Azureアカウントがなくても一部の機能を試すことができ、サインインするとさらに多くの機能にアクセスできます。

URLはこちらです。

https://language.cognitive.azure.com/

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/99f0ff9b-7f0c-04f6-c7f0-add9eb34a91b.png)


今回は、Azureの管理コンソール上で、Languageのリソースを作っておきました。

それでは、早速、使ってみましょう。

# Summarize information

一覧ページにあった、こちらをクリックします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/ea21a6e7-8826-c3bd-971b-a13610cf1f96.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/932bbd44-b987-9f2d-430f-0eaf6aba99b7.png)

赤枠の中から、要約したい文章と、要約の仕方（Summary Types）を選び、青枠のボタンを押します。
すると、緑枠のところに、要約結果が表示されました。

試しに、内閣府が発表している「人間中心のAI社会原則」について、要約させてみました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/3035b171-b84f-8c06-fdc8-fb1f7f45b532.png)

# Extract PII

PIIとは、Personal Identifiable Informationの略で、個人情報のことですね。

以下のように検出可能です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/a0085390-9b25-704e-a340-9e18c1839641.png)

検出して、マスク（アスタリスク）で埋めたり、文章から消すなどの処理も可能です。

# Extract key phrases

文章内の、重要そうな単語をピックアップしてくれる機能です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/d19512e9-dbed-a007-22cd-7dd3a6147835.png)

名詞がキーになることが多そうです。

# Find linked entities

文章を解析して、ところどころにWikiPediaへのリンクを用意してくれました。日本語非対応でした。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/689869d4-54e2-d234-4148-b03b4577594f.png)

# Analyze sentiment and opinions

以下のような４つの文章があります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/78951b30-e805-db38-8b48-a453b9dd7188.png)

以下のように、文章ごとに区切って、ポジティブかネガティブのどちらの意見かを分析できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/beabae6d-b15d-ead9-ebbf-985c706a10cf.png)

SNSなどで、ある製品の、ユーザからの評判を分析するときに、役に立つ機能です。

# Answer questions

文章と、それに関する質問をパラメータとして与えて、簡単な質疑応答を実現します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/4570611e-c651-8cbe-f68a-b03187f2cd73.png)

Surface Laptop 4 に関する文章を読ませて、CPUは何なのか尋ねた結果です。

# Custom Question answering

URLやファイルを登録して、そこの記載内容を元に回答させます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/5ea38ccc-371f-44f3-987c-423b9be98b18.png)

とりあえず、新宿御苑の入園案内を読み込ませました。

テストの様子です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680908/b319841a-72a9-46ff-f404-996ecba6fe64.png)

# 最後に

Azure AI Language（自然言語）のサービスを利用することで、AIに文章を解析させることが出来ます。質疑応答も実現できますが、下2つの例は、これまでのGoogle検索（単語一致）と大して変わらない（インテリジェンス感がない）印象を受けました。

どうも、Azure AIには、他にもSearch（検索）、Document Intelligence（文書）があり、高度な質疑応答には、それらが役に立ちそうです。

引き続き、AzureのAIサービスを色々と使って行きます。