Come scegliere tra servizi pre‑addestrati e modelli custom?

Usa i servizi pre‑addestrati per casi comuni e time‑to‑market rapido. Scegli Azure ML per domini di nicchia, metriche più alte o necessità di controllo sui dati.

Quali metriche guardare?

Precision, recall, F1 per classificazione/NER; BLEU/COMET per traduzione; qualità percepita e costi/latency end‑to‑end.

Come gestire PII e privacy?

Abilita riconoscimento/mascheramento PII dove previsto, usa regioni conformi, policy di retention e controlli sugli accessi.

Language (NLP)

Text Analytics, NER, Sentiment, Classificazione, Traduzione e Q&A con i servizi Azure Cognitive.

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Servizi principali

Text Analytics

Rileva sentiment, lingua, parole chiave, PI/PII e frasi chiave da testi e documenti.

Named Entity Recognition (NER)

Estrai entità come persone, organizzazioni, luoghi, codici fiscali, IBAN (dove supportati).

Classificazione del testo

Instradamento ticket, moderazione, categorizzazione contenuti (single o multi‑label).

Traduzione

Traduzione neurale in tempo reale con glossari personalizzati e preservazione del formato.

Question Answering

Crea knowledge base da FAQ/documenti e abilita Q&A in chat e portali.

Integrazione e pattern

API & SDK

Usa endpoint regionali con chiavi/role assignment. Esempio Text Analytics:

POST /text/analytics/v3.2/analyze
Ocp-Apim-Subscription-Key: <key>
Content-Type: application/json

Pipeline dati

Event‑driven con Functions/Service Bus, batch con Data Factory; per modelli custom passa a Azure ML.

Confronto rapido

Servizio	Quando usarlo	Output
Text Analytics	Insight generali sul testo	Sentiment, key phrases, lingua, PII
NER	Estrazione campi strutturati	Entità + tipi + offset/confidenza
Classificazione	Routing, moderazione, categorie	Etichette (single/multi) con score
Traduzione	Localizzazione e multilingua	Testo tradotto + glossari
Q&A	Self‑service informativo	Risposte da KB/FAQ

Best practice

Qualità dati

Normalizza encoding, rimuovi boilerplate, gestisci lingua e domini specifici.

Valutazione

Precision/recall/F1, error analysis e A/B test su campioni reali.

Governance

Mascheramento PII, logging, rate limiting, e monitoraggio drift/costi.

Prossimi passi

Scopri use case NLP Inizia da AI‑900 Prosegui con AI‑102

FAQ

Supporto multilingua?

Sì, molti servizi supportano decine di lingue; verifica quelle di interesse e valuta qualità con glossari personalizzati.

Posso addestrare un classificatore su misura?

Sì, con opzioni di custom classification dove disponibili o con Azure ML per pipeline complete.

Come gestire testi sensibili?

Attiva il riconoscimento PII, applica mascheramento e controlli di accesso; usa regioni conformi e retention limitata.