Eric Boyd Azure AI公司副总裁

随着世界适应新的工作方式并保持联系，我们将继续致力于提供Azure AI解决方案，以帮助组织有目的地进行发明。

基于我们赋予所有开发人员使用AI来实现更大成就的愿景，今天我们很高兴地宣布Azure认知服务中的扩展功能，包括：

用于运行状况预览的文本分析。

表单识别器常规可用性。

自定义命令的一般可用性。

新的神经文本语音转换。

公司在医疗保健，保险，农业可持续发展等领域继续选择Azure的AI来构建和部署应用程序AI业务转型。根据IDC 1的数据，到2022年，将有75%的企业部署基于AI的解决方案，以提高运营效率并提供增强的客户体验。

为了满足不断增长的需求，今天的产品更新扩展了Azure认知服务中现有的语言，视觉和语音功能，以帮助开发人员构建关键任务的AI应用程序，以提供更丰富的见解，节省时间，降低成本并改善客户参与度。

强大的自然语言处理功能可获取丰富的见解

组织适应的方式之一是扩展快速处理数据并从数据中产生新见解的能力。加快了紧迫性，尤其是对于医疗保健行业。每年产生的医疗数据数量巨大2，对于提供商来说，迅速解锁对这些信息的访问权限以寻找改善患者结果的新解决方案变得越来越重要。

使用Text Analytics for Health发现医疗数据中的见解。

我们很高兴推出Text Analytics for health，它是Text Analytics的一项新功能，可让医疗保健提供者，研究人员和公司从非结构化医疗数据中提取丰富的见解和关系。经过培训的各种医学数据(涵盖了各种格式的临床笔记，临床试验方案等)，其健康功能能够处理多种数据类型和任务，而无需费时的手动开发自定义模型以从数据中提取见解。

为了应对大流行，Microsoft与AI艾伦研究所和主要研究小组合作，准备了开放研究数据集。基于超过47,000篇学术文章的资源，我们开发了使用Text Analytics进行健康和认知搜索的搜索引擎，使研究人员能够获得支持该疾病的新见解。

此外，我们将继续在自然语言处理(NLP)方面取得进步，以便开发人员可以更快地构建可生成有关文本情感见解的应用程序。Text Analytics中的意见挖掘功能可将情感分配给特定功能或主题，以便用户可以更好地理解来自社交媒体数据，评论站点等的客户反馈。

通过将表单转换为可用数据来节省时间并降低成本

许多非结构化数据包含在具有表，对象和其他元素的表单中。这些类型的文档通常按文档类型或密集编码进行手动标记以提取见解。

我们正在广泛提供Form Recognizer，以帮助开发人员高效，准确地从数百万个文档中提取信息，而无需数据科学专业知识。