注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を達成できる独自のソリューションが含まれています。問題セットには、複数の正解があるものもあれば、正解がないものもあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできなくなります。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Language Understanding サービスを使用して言語モデルを構築します。言語モデルは、FindContact という名前のインテントを使用して連絡先リストの情報を検索するために使用されます。
会話の専門家が、トレーニングに使用する次のフレーズのリストを提供します。
ロンドンで連絡先を探す. シアトルで誰を知っていますか?
ウクライナの連絡先を検索します。
Language Understanding でフレーズ リストを実装する必要があります。
解決策: 場所の新しいインテントを作成します。
これは目標を満たしていますか？

Language Understanding ポータルを使用して、Language Understanding モデルを構築します。
次のサンプルに示すように、モデルを JSON ファイルとしてエクスポートします。

Weather.Historic エンティティは発話で何に対応していますか?

あなたは、公開 Web サイトからのビデオとテキストを処理する新しい販売システムを開発しています。
ユーザーのデータが販売システムによって処理されたことをユーザーに通知する予定です。
これは、責任ある AI のどの原則を満たすのに役立ちますか?

あなたは、e コマース チャットボットの言語理解モデルを構築しています。チャットボットからプロンプトが表示されたら、ユーザーは請求先住所を話すか入力することができます。
請求先住所を取得するには、エンティティを作成する必要があります。
どのエンティティ タイプを使用する必要がありますか?

テキスト分析に使用されるコンテナー化されたバージョンの Azure Cognitive Services サービスをデプロイする予定です。
サービスのエンドポイント URI として https://contoso.cognitiveservices.azure.com を構成し、Text Analytics Sentiment Analysis コンテナーの最新バージョンをプルします。
Docker を使用して、Azure 仮想マシンでコンテナーを実行する必要があります。
コマンドをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。