Veja a avaliação e os detalhes do modelo NER personalizado

Depois de o seu modelo terminar o treino, pode ver o desempenho do modelo e ver as entidades extraídas dos documentos no conjunto de teste.

Pré-requisitos

Antes de visualizar a avaliação do modelo, você precisa:

• Um projeto criado com êxito com uma conta de armazenamento de blob do Azure configurada.
• Dados de texto carregados para a tua conta de armazenamento.
• Dados rotulados
• Um modelo treinado com sucesso

Para obter mais informações, consulte o ciclo de vida de desenvolvimento do projeto.

Detalhes do modelo (API REST)

Submeta uma solicitação GET usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para obter um resumo da avaliação do modelo treinado.

URL de Requisição

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/summary-result?api-version={API-VERSION}

Cabeçalhos

Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.

Organismo de resposta

Depois de enviar o pedido, recebe a seguinte resposta.

{
  "projectKind": "CustomEntityRecognition",
  "customEntityRecognitionEvaluation": {
    "confusionMatrix": {
      "additionalProp1": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp2": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp3": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      }
    },
    "entities": {
      "additionalProp1": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp2": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp3": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      }
    },
    "microF1": 0,
    "microPrecision": 0,
    "microRecall": 0,
    "macroF1": 0,
    "macroPrecision": 0,
    "macroRecall": 0
  },
  "evaluationOptions": {
    "kind": "percentage",
    "trainingSplitPercentage": 0,
    "testingSplitPercentage": 0
  }
}

Carregar ou exportar dados do modelo (API REST)

Carregar dados do modelo

Crie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para carregar os dados do modelo no projeto.

URL de Requisição

Use a seguinte URL ao criar sua solicitação de API. Substitua os valores padrão pelos seus próprios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}:load-snapshot?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

Cabeçalhos

Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.

Depois de enviar o seu pedido de API, recebe uma 202 resposta a indicar sucesso. Nos cabeçalhos de resposta, extraia o valor operation-location formatado da seguinte forma:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID é utilizado para identificar o seu pedido, uma vez que esta operação é assíncrona. Use essa URL para obter o status do carregamento de dados do modelo, usando o mesmo método de autenticação.

Exportar dados do modelo

Crie uma solicitação POST usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para exportar os dados do modelo.

URL de Requisição

Use a seguinte URL ao criar sua solicitação de API. Substitua os valores padrão pelos seus próprios valores.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}&trainedModelLabel={MODEL-NAME}

Cabeçalhos

Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.

Depois de enviar o seu pedido de API, recebe uma 202 resposta a indicar sucesso. Nos cabeçalhos de resposta, extraia o valor operation-location formatado da seguinte forma:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID é utilizado para identificar o seu pedido, uma vez que esta operação é assíncrona. Use essa URL para obter o JSON do projeto exportado, usando o mesmo método de autenticação.

Eliminar modelo (API REST)

Crie uma solicitação DELETE usando a seguinte URL, cabeçalhos e corpo JSON para excluir um modelo treinado.

URL de Requisição

{Endpoint}/language/authoring/analyze-text/projects/{PROJECT-NAME}/models/{trainedModelLabel}?api-version={API-VERSION}

Cabeçalhos

Use o cabeçalho a seguir para autenticar sua solicitação.

Depois de enviar o seu pedido de API, recebe uma 204 resposta indicando sucesso, o que significa que o seu modelo treinado é eliminado.

Próximos passos

• Implante seu modelo
• Conheça as métricas utilizadas na avaliação.