Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目1.3.2：一般的なテキスト分析技法（キーワード抽出・エンティティ検出・センチメント分析・要約）の説明

分野1：AI の概念と機能を特定する

タスクステートメント1.3：AI ワークロードを特定する

• No.38 レビュー本文の評価傾向と話題語を取り出す機能の選定
• No.45 多言語問い合わせの振り分けと言及製品の特定に必要な技法
• No.79 テキストからの人物・組織・地名の自動検出
• No.121 キーフレーズ抽出結果の実務的な活用方法
• No.135 エンティティリンキングとエンティティ認識の違い
• No.141 オピニオンマイニングと通常のセンチメント分析の違い
• No.159 キーフレーズ抽出で得られる出力の特定
• No.165 言語検出機能が返す出力の内容
• No.174 カスタム翻訳モデルを構築する目的
• No.189 センチメント分析の「Mixed」判定が示す内容
• No.194 Azure AI Language 要約機能の特徴
• No.201 多言語の運航報告に対する言語判別と固有表現の取り出し
• No.223 SNS投稿から話題のキーワードを洗い出すテキスト分析機能
• No.224 意見メールの要約と個人情報の伏せ字化を担うテキスト分析サービス
• No.260 エンティティ認識が実行するタスクの特定
• No.262 多言語問い合わせの自動振り分けに使う言語検出機能
• No.272 読める概要文が必要な場合に選ぶテキスト分析手法
• No.295 ドキュメント全体分析とオピニオンマイニングの結果差異
• No.332 従業員満足度調査コメントの感情極性判定に適した技法
• No.372 口コミ本文から施設名・地名を種類別に取り出す機能の選定
• No.377 キーフレーズ抽出だけで対応できる要件の見極め
• No.427 社内報アーカイブからの社員名・部署名・拠点名の識別
• No.456 言語間のテキスト自動変換に対応するNLP機能の選択
• No.463 契約書内の重要項目を識別する Azure AI Language 機能
• No.481 分野ラベル振り分けに適したテキスト分析技法
• No.493 センチメント分析の効果的な活用シーンの識別