参照：
https://azure.microsoft.com/es-es/blog/machine-assisted-text-classification-on-content-moderator-public-preview/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural- language-processing

説明

ボックス 1: キー フレーズの抽出
広範なエンティティの抽出: 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を含む、テキスト内の重要な概念を識別します。
ボックス 2: 感情分析
感情分析は、文章が肯定的、否定的、または中立的であるかを判断するプロセスです。
ボックス 3: 翻訳
Microsoft の Translator テキスト API の使用
Microsoft のこの多用途 API は、次の目的で使用できます。
テキストをある言語から別の言語に翻訳します。
テキストをあるスクリプトから別のスクリプトに音訳します。
入力テキストの言語を検出します。
特定のテキストに対する別の翻訳を見つけます。
文の長さを決めます。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics

説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、テキスト、アプリケーションの説明が自動生成される

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

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trusted-ai
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/3-implications-responsible-ai-practical

説明
ボックス 1: 顔認識
画像内の顔と属性を認識する顔検出。最大 100 万人のプライベート リポジトリ内の個人と一致する個人識別。幸福、軽蔑、中立、恐怖などのさまざまな表情を検出する知覚感情認識。画像内の類似した顔を認識してグループ化します。
ボックス 2: OCR
ボックス 3: オブジェクトの検出
オブジェクトの検出はタグ付けと似ていますが、API は見つかった各オブジェクトの境界ボックスの座標 (ピクセル単位) を返します。たとえば、画像に犬、猫、人物が含まれている場合、検出操作ではそれらのオブジェクトが画像内の座標とともにリストされます。この機能を使用して、画像内のオブジェクト間の関係を処理できます。また、画像内に同じタグのインスタンスが複数存在するかどうかを判断することもできます。
Detect API は、画像内で識別された物体または生物に基づいてタグを適用します。現在、タグ付け分類とオブジェクト検出分類の間には正式な関係はありません。概念レベルでは、Detect API はオブジェクトと生き物のみを検出しますが、Tag API には次のような文脈上の用語も含めることができます。
「屋内」。バウンディング ボックスを使用してローカライズできません。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection