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PowerApps 文件

在 PowerApps 中使用辨識服務

由 Michael Blythe 提供

2017年8月9日

其他文章

本文內容：

Microsoft 辨識服務簡介
註冊文字分析 API
建置應用程式
執行應用程式

本文會示範如何建置使用 Microsoft 辨識服務文字分析 API 的基本應用程式來分析文字。我們會示範如何設定文字分析 API，並將其連接到文字分析連接器。接著會示範如何建立可呼叫 API 的應用程式。

請注意：如果對於在 PowerApps 中建置應用程式還不熟悉，建議您在深入本文前先閱讀從頭開始建立應用程式。

Microsoft 辨識服務簡介

Microsoft 辨識服務是一組 API、SDK 和服務，可讓您的應用程式更加聰明、吸引人且可供探索。這些服務可讓您輕鬆將智慧型功能新增到應用程式中，例如情緒和影像偵測；臉部、語音和視覺辨識；以及語音和語言理解。

本文會著重在「語言理解」，並搭配文字分析 API。此 API 讓您能從文字偵測人氣、關鍵字詞、主題及語言。馬上開始試用 API 示範，然後註冊預覽版本。

試用文字分析 API

此 API 擁有線上示範 – 您可以查看它如何運作，並查看服務傳回的 JSON。

移至文字分析 API 頁面。
在觀看實作區段中，使用範例文字，或輸入您自己的文字。然後按一下或點選 [分析]。
頁面會在 [已分析的文字] 索引標籤上顯示格式化結果，以及在 [JSON] 索引標籤上顯示 JSON 回應。 JSON 可代表資料 - 在此案例中代表由文字分析 API 所傳回的資料。

註冊文字分析 API

API 提供免費預覽，其與 Azure 訂用帳戶相關聯。可透過 Azure 入口網站來管理 API。

如果您還沒有 Azure 訂用帳戶，註冊免費訂用帳戶。
登入您的 Azure 帳戶。
移至 Azure 入口網站的 [建立辨識服務] 刀鋒視窗。
輸入文字分析 API 的資訊，如下圖。選取 F0 定價層。
在左下角，按一下或點選 [建立]。
在 [儀表板] 上，按一下或點選剛才建立的 API。
按一下或點選 [金鑰]。
在畫面右側複製其中一個金鑰。稍後建立 API 連接時，會使用此金鑰。

建置應用程式

既然已啟動並執行文字分析 API，我們就可以從 PowerApps 進行連線，並建置呼叫 API 的應用程式。這是單一畫面應用程式，其提供的功能類似在文字分析 API 頁面上的示範。馬上開始建置！

建立應用程式並新增連接

首先，我們會建立空白的手機應用程式，並新增與文字分析連接器的連線。有關這些工作的詳細資訊，請參閱從頭開始建立應用程式和在 PowerApps 中管理連線。

在 PowerApps Studio 中，按一下或點選 [檔案] > [新增]，然後在 [空白應用程式] 底下按一下或點選 [手機配置]。
在中間窗格，按一下或點選 [連線到資料]。
在右窗格中，按一下或點選 [新增連接] > [文字分析]。
將金鑰複製到 [帳戶金鑰]，然後按一下或點選 [建立]。

將控制項新增至應用程式

建立應用程式的下一步是新增所有的控制項。通常在建置應用程式時，會將公式新增至控制項，但在此情況下我們先著重在控制項上，在下一節中再新增幾個公式。下圖顯示應用程式及所有控制項。

完成的應用程式

按下列步驟建立此畫面。如果已指定控制項名稱，則該名稱會在下一節使用於公式中。

在 [首頁] 索引標籤上，按一下或點選 [新增畫面]，然後按一下或點選 [可捲動的畫面]。
在 [畫面 2] 上，選取 [標題] 並將它變更為 [文字分析]。
新增簡介文字的標籤控制項。
新增文字輸入控制項，以便輸入要分析的文字。將控制項命名為 tiTextToAnalyze。應用程式現在看起來應該類似下列映像。
新增三個核取方塊控制項，以便選擇要執行哪些 API 作業。將控制項命名為 chkLanguage、chkPhrases 和 chkSentiment。
新增按鈕，以便在選取要執行哪些作業後呼叫 API。應用程式現在看起來應該類似下列映像。
新增三個標籤控制項。前兩個會保留語言和人氣 API 呼叫的結果；第三個只是畫面底部的資源庫簡介。
新增空白垂直資源庫控制項，然後將標籤控制項新增到資源庫。資源庫會保留關鍵字詞 API 呼叫的結果。應用程式現在看起來應該類似下列映像。
在左窗格中，選取 [畫面 1] > 省略符號 ([...]) > 刪除。

我們將應用程式保持在簡單的狀態，以專注於呼叫文字分析 API，但您可以新增項目，例如邏輯，以根據選取的核取方塊來顯示和隱藏控制項，或如果使用者未選取任何選項時的錯誤處理，依此類推。

新增邏輯以進行正確的 API 呼叫

好，我們有美觀的應用程式，但它還不會執行任何動作。我們很快會修正這個問題。但在深入了解細節之前，要先了解應用程式所遵循的模式：

應用程式會根據在應用程式中所選取的核取方塊來進行特定的 API 呼叫。按一下或點選 [分析文字] 時，應用程式會進行 1、2 或 3 的 API 呼叫。
API 傳回的資料會儲存在三個不同的集合中：languageCollect、sentimentCollect 和 phrasesCollect。
其中兩個標籤的文字屬性和資源庫的項目屬性，會根據三個集合的內容來更新。

有了此背景，讓我們來為按鈕的 OnSelect 屬性新增公式。這是一切奇妙的開始。

If(chkLanguage.Value=true,

        ClearCollect(languageCollect, TextAnalytics.DetectLanguage({numberOfLanguagesToDetect:1, text:tiTextToAnalyze.Text}).detectedLanguages.name)

);

If(chkPhrases.Value=true,

        ClearCollect(phrasesCollect, TextAnalytics.KeyPhrases({language:"en", text:tiTextToAnalyze.Text}).keyPhrases)

);

If(chkSentiment.Value=true,

        ClearCollect(sentimentCollect, TextAnalytics.DetectSentiment({language:"en", text:tiTextToAnalyze.Text}).score)

)

以下讓我們細分來看：

If 陳述式很簡單 – 如果選取了特定的核取方塊，就為該作業進行 API 呼叫。
在每個呼叫中，指定適當的參數：
- 在這三個呼叫中，指定 tiTextToAnalyze.Text 為輸入文字。
- 在 DetectLanguage() 中，將 numberOfLanguagesToDetect 硬式編碼為 1，但我們可以根據應用程式中某些邏輯來傳遞此參數。
- 在 KeyPhrases() 和 DetectSentiment() 中，將語言硬式編碼為「en」，但我們可以根據應用程式中某些邏輯來傳遞此參數。例如，我們可以先偵測語言，然後根據 DetectLanguage() 傳回的內容設定此參數。
針對進行的每個呼叫，將結果新增到適當的集合中：
- 針對 languageCollect，新增在文字中識別出的語言名稱。
- 針對 phrasesCollect，新增在文字中識別出的關鍵字詞。
- 針對 sentimentCollect，新增文字的人氣分數，其為 0-1 的值，1 代表 100% 正值。

顯示 API 呼叫的結果

若要顯示 API 呼叫的結果，請參考每個控制項中適當的集合：

將語言標籤的 Text 屬性設定為︰"The language detected is " & First(languageCollect).name。

First() 函式會傳回 languageCollect 中的第一筆記錄 (此案例中也是唯一一筆)，且會顯示與該記錄相關聯的名稱 (唯一的欄位)。
將人氣標籤的 Text 屬性設定為︰"The sentiment score is " & Round(First(sentimentCollect.Value).Value, 3)\*100 & "% positive."。

此公式也會使用 First() 函式，從第一筆也是唯一一筆記錄取得值 (0-1)，然後將其格式化為百分比。
將關鍵字詞資源庫的 Items 屬性設定為︰phrasesCollect。

現在使用的是資源庫，不需要 First() 函式來擷取單一值。我們參考集合，且資源庫會將關鍵字詞顯示為清單。

執行應用程式

既然應用程式已完成，讓我們執行它以查看其運作如何。在下圖中，三個選項皆已選取，且文字與文字分析 API 頁面上的預設文字相同。

完成的應用程式與資料

如果比較應用程式的輸出和本文開頭的文字分析 API 頁面，會發現得到相同的結果。

希望您現在已更加瞭解文字分析 API，且享受觀看將其整合到應用程式中的方式。讓我們知道是否有其他辨識服務 (或其他一般服務) 是您希望我們在文章中探討的。如同往常，請在留言中留下意見反應和任何問題。