AI-900 · Natural Language
Natural Language : 12 questions AI-900 corrigées
« Natural Language » est l'un des 5 domaines évalués à l'examen Microsoft AI-900. Voici 12 questions de ce domaine, chacune avec sa bonne réponse et son explication.
1. Un développeur veut relier les entités d'un texte à des articles de connaissance bien définis (par exemple Wikipedia) pour lever les ambiguïtés. Quelle fonctionnalité utiliser ?
Réponse : La liaison d'entités (entity linking)
La liaison d'entités (entity linking) associe les entités reconnues à une entrée unique dans une base de connaissances afin de lever les ambiguïtés.
2. Dans Conversational Language Understanding (CLU), que représente un « intent » (intention) ?
Réponse : La tâche ou l'action que l'utilisateur veut accomplir
Dans CLU, une intention (intent) représente la tâche ou l'action que l'utilisateur souhaite effectuer, par exemple « Passer commande ».
3. Dans CLU, comment appelle-t-on le texte d'exemple saisi par un utilisateur que le modèle doit interpréter ?
Réponse : Un énoncé (utterance)
Un énoncé (utterance) est le texte d'entrée fourni par l'utilisateur que CLU doit interpréter ; les développeurs en ajoutent comme données d'entraînement.
4. Dans l'énoncé « Je veux commander une grande pizza au fromage » utilisé pour entraîner un modèle CLU, « grande » et « fromage » seraient le plus souvent étiquetés comme :
Réponse : Des entités
Dans CLU, les entités représentent des mots ou expressions pertinents pour l'intention de l'utilisateur, comme une taille (« grande ») ou un type (« fromage »).
5. Quelle fonctionnalité d'Azure AI Language permet de créer une base de connaissances de questions/réponses pour alimenter un bot ?
Réponse : La réponse aux questions (question answering)
La fonctionnalité de réponse aux questions (question answering) crée une base de connaissances qui renvoie la réponse la plus appropriée à une question posée en langage naturel.
6. Quel service Azure convertit un fichier audio de parole en texte écrit ?
Réponse : Azure AI Speech (speech-to-text)
La reconnaissance vocale (speech-to-text) d'Azure AI Speech convertit l'audio de la parole en texte.
7. Quel service Azure génère une voix synthétique à consonance naturelle à partir d'un texte écrit ?
Réponse : Azure AI Speech (text-to-speech)
La synthèse vocale (text-to-speech) d'Azure AI Speech convertit un texte en parole synthétisée à l'aide de voix neuronales.
8. Quel service Azure est conçu pour traduire du texte écrit d'une langue vers une ou plusieurs autres langues ?
Réponse : Azure AI Translator
Azure AI Translator est un service basé sur le cloud qui traduit du texte entre de nombreuses langues et dialectes.
9. Un hôpital souhaite supprimer automatiquement les noms et numéros de sécurité sociale des patients dans des comptes-rendus textuels avant archivage. Quelle fonctionnalité convient ?
Réponse : La détection et le masquage de PII
La détection de PII identifie et peut rédiger (masquer) les informations personnelles sensibles comme les noms et identifiants, ce qui répond au besoin de confidentialité.
10. Une application veut afficher les principaux thèmes d'un long rapport sans en lire l'intégralité. Quelle tâche NLP est la plus adaptée ?
Réponse : L'extraction de phrases clés
L'extraction de phrases clés renvoie les concepts principaux d'un texte, ce qui permet d'en saisir rapidement les thèmes essentiels.
11. Quel service Azure regroupe la détection de la langue, l'analyse de sentiment, l'extraction de phrases clés et la NER ?
Réponse : Azure AI Language
Azure AI Language fournit ces fonctionnalités prédéfinies de traitement du langage naturel pour analyser du texte.
12. Une borne vocale doit comprendre des commandes parlées comme « allume la lumière » et déclencher l'action correspondante. Quelle combinaison de services est appropriée ?
Réponse : Azure AI Speech (speech-to-text) puis Azure AI Language (CLU)
La parole est d'abord transcrite en texte par speech-to-text, puis CLU identifie l'intention et les entités pour déclencher l'action.