텍스트 분석
텍스트 분석 작업을 사용하여 다음과 같은 유형의 분석이 포함된 원시 텍스트에 대한 고급 자연어 처리를 제공합니다.
• 언어 감지
• 감정 분석
• 핵심 구 추출
• 엔티티 인식
워크플로에 텍스트 분석 작업을 사용하려면 다음 단계를 완료합니다.
1. Azure 커넥터에 있는 텍스트 분석 작업을 캔버스에 끌어 놓고 마우스 포인터로 작업을 가리킨 다음 
을 클릭하거나 작업을 두 번 클릭합니다.
을 클릭하거나 작업을 두 번 클릭합니다.텍스트 분석 창이 열립니다.
2. 필요한 경우 레이블을 편집합니다. 기본적으로 레이블 이름은 작업 이름과 동일합니다.
이전에 Azure용 인증 체계를 추가한 경우 목록에서 선택합니다.
4. 리소스 그룹 목록에서 Azure 구독에 정의된 적절한 리소스 그룹을 선택합니다.
5. 음성 서비스 계정 목록에서 리소스 그룹에 정의된 음성 계정을 선택합니다.
6. 특정 서비스 선택 목록에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
◦ 언어 감지 - 숫자 점수가 0과 1 사이에 있는 입력 텍스트의 언어를 감지합니다. 점수가 1에 가까울수록 식별된 언어가 정확함을 나타냅니다.
◦ 인식된 엔티티 가져오기 - 조직, 사람, 위치 등 텍스트의 모든 명명된 엔티티를 감지합니다.
◦ 핵심 구 가져오기 - 입력 텍스트에서 핵심 구를 감지합니다.
◦ 감정 분석 - 숫자 점수가 0과 1 사이에 있는 텍스트의 감정을 감지합니다. 점수가 1에 가까울수록 양의 감정을 나타내며, 점수가 0에 가까울수록 음의 감정을 나타냅니다.
7. 문서 섹션에서 추가를 클릭하고 다음을 수행합니다.
◦ 텍스트 필드에 분석할 텍스트를 입력합니다.
◦ 언어 목록에서 입력 텍스트의 언어를 선택합니다.
언어 감지 서비스에 대한 언어 필드를 제공하지 않습니다.
입력 텍스트를 여러 개 추가하려면 추가를 클릭합니다. 또는 추가한 입력 텍스트를 삭제하려면 
을 클릭합니다.
을 클릭합니다.8. 완료를 클릭합니다.
출력 스키마
각 텍스트 분석 서비스에는 자체 출력 스키마가 있습니다.
• 언어 감지 - 감지된 언어 및 해당 신뢰 점수를 제공하는 배열을 반환합니다.
다음 이미지는 샘플 출력 스키마를 보여줍니다.
• 인식된 엔티티 가져오기 - 감지된 엔티티에 대한 정보를 제공하는 배열을 반환합니다.
다음 이미지는 샘플 출력 스키마를 보여줍니다.
• 핵심 구 가져오기 - 문서에서 감지된 핵심 구의 배열을 반환합니다.
다음 이미지는 샘플 출력 스키마를 보여줍니다.
• 감정 분석 - 문서의 감정 점수를 반환합니다.
다음 이미지는 샘플 출력 스키마를 보여줍니다.
