Azure AIサービス比較
Azure Language ServiceにおけるNER（固有表現認識）とKey Phrase Extraction（キーフレーズ抽出）の主な違いはどれか？
A.NERは文書内の重要な単語を抽出し、Key Phrase Extractionは人名や地名などの情報的な実体を特定する
✗ この説明は順序が逆であり、NERの説明がKey Phrase Extractionを、Key Phrase Extractionの説明がNERを表している。
B.NERは固有表現（人物・地名・組織・日付など）の種類を分類して認識し、Key Phrase Extractionは主要トピックを表す語句を抽出する← 正解
✓ 正解です。NERは『田中太郎＝人物』『東京都＝地名』など実体を分類し、Key Phrase Extractionは『グリーンエネルギー』『デジタル変革』など重要語句を抽出します。
C.NERは複数言語に対応するが、Key Phrase Extractionは英語のみ対応している
✗ Key Phrase Extractionも複数言語に対応しており、言語対応の差ではない。
D.NERは機械学習ベースで精度が高く、Key Phrase Extractionは統計的手法に依存している
✗ 両者とも機械学習をベースとしており、統計的手法のみに依存する機能ではない。
この問題のポイント
NERは『田中太郎＝人物』『東京都＝地名』など実体を分類し、Key Phrase Extractionは『グリーンエネルギー』『デジタル変革』など重要語句を抽出します。
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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