「顧客管理のキーには、追加の課金対象サービスであるAzure Key Vaultが必要です。これは、Azure Cognitive Searchとは異なるリージョンにある可能性がありますが、同じサブスクリプションの下にあります。CMK暗号化を有効にすると、インデックスサイズが増加し、クエリのパフォーマンスが低下します。」同じドキュメントには、要件としてAzureKeyVaultも記載されています。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-overview#data-protection

言語理解：ユーザーが自然言語を使用してアプリケーション、ボット、IoTデバイスと対話できるようにするAIサービス。
QnA Makerは、クラウドベースの自然言語処理（NLP）サービスであり、データ上に自然な会話レイヤーを作成できます。これは、情報のカスタムナレッジベース（KB）からの入力に対して最も適切な回答を見つけるために使用されます。
テキスト分析：自然言語処理（NLP）を使用して非構造化テキストの洞察を掘り起こします-機械学習の専門知識は必要ありません。感情分析で顧客の意見をより深く理解します。Azure Text Analytics REST APIの言語検出機能は、テキスト入力を評価します不正解：
A、B、D：ディスパッチは、ボットのさまざまなタスク（LUIS、QnA Maker、またはカスタム）ごとにサンプルの発話を使用し、複数のボット間であっても、ユーザーのリクエストを適切なタスクに適切にルーティングするために使用できるモデルを構築します。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview

Explanation:
ボックス1：はい
Key Phrase Extraction APIは、非構造化テキストを評価し、JSONドキュメントごとにキーフレーズのリストを返します。
ボックス2：いいえ
「the」はキーフレーズではありません。
この機能は、ドキュメントのコレクションの要点をすばやく特定する必要がある場合に役立ちます。たとえば、「食べ物は美味しく、スタッフも素晴らしかった」という入力テキストが与えられると、サービスは「食べ物」と「素晴らしいスタッフ」という主要な論点を返します。
ボックス3：いいえ
キーフレーズの抽出には信頼水準がありません。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-keyword-extraction

サンプルコード：
行う
{{
結果=awaitclient.GetReadResultAsync（Guid.Parse（operationId））;
}
while（（results.Status == OperationStatusCodes.Running ||
results.Status == OperationStatusCodes.NotStarted））;
参照：
https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-quickstart-code/blob/master/dotnet/ComputerVision/ComputerVisionQuickstart.cs