説明

大まかなエンティティ抽出: キー フレーズ抽出/大まかなエンティティ抽出: キー フレーズや、人、場所、組織などの名前付きエンティティなど、テキスト内の重要な概念を識別します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing

説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、テキスト、アプリケーション 説明が自動的に生成されます

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/conversational-bot
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-webchat-overview?view=azure-bot-service-4.0

QnA Maker は、既存のデータ上に会話型の質問と回答のレイヤーを作成できるクラウドベースの API サービスです。これを使用して、FAQ、マニュアル、ドキュメントなどの半構造化コンテンツから質問と回答を抽出して、ナレッジ ベースを構築します。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/qna-maker/

説明

Box 3: 自然言語処理
自然言語処理 (NLP) は、感情分析、トピック検出、言語検出、キー フレーズ抽出、ドキュメントの分類などのタスクに使用されます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing