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新聞文本分析-Connexun
專用API
【更新時(shí)間: 2024.06.18】
Connexun-新聞文本分析API，B.I.R.B. AL(專有的人工智能引擎)有一個(gè)多類和多語言分類器。它以各種語言生成簡(jiǎn)短的新聞?wù)?
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什么是Connexun的新聞文本分析?
"新聞自然語言處理API"將自然語言處理 (NLP) 應(yīng)用于新聞數(shù)據(jù)流。我們的 NLP 模型利用 20 多個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)點(diǎn)豐富所有新聞文章，包括但不限于關(guān)鍵詞（建議標(biāo)簽）、位置實(shí)體和情感分析。實(shí)時(shí)搜索和分析新聞內(nèi)容，利用我們的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，每天抓取和索引成千上萬的新聞來源。利用我們經(jīng)過清理的新聞數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集來查詢分析已發(fā)布的內(nèi)容。
什么是Connexun的新聞文本分析接口？
Connexun的新聞文本分析有哪些核心功能？
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總結(jié)自動(dòng)創(chuàng)建給定文件的壓縮版本，保留其信息、內(nèi)容和意圖的過程。我們使用 13000 多份人工撰寫的摘要來發(fā)現(xiàn)依賴關(guān)系。
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短文本地緣分析器利用我們檔案中的數(shù)百萬篇世界新聞文章構(gòu)建的語義空間中的相近信息，將任何單詞/短語或短文與國(guó)家聯(lián)系起來。
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語言檢測(cè)返回輸入文本中標(biāo)識(shí)的語言。
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情感評(píng)估返回所輸入文本的積極、消極或中性情緒。
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Connexun的新聞文本分析的核心優(yōu)勢(shì)是什么？
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自動(dòng)摘要能力：該API能夠自動(dòng)創(chuàng)建文檔的壓縮版本，同時(shí)保留原文的關(guān)鍵信息、內(nèi)容和意圖。這得益于其基于大量（13000多份）人工撰寫摘要的學(xué)習(xí)，能夠發(fā)現(xiàn)并利用文本中的依賴關(guān)系，為用戶提供高效的內(nèi)容精煉工具。
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地理關(guān)聯(lián)分析：擁有強(qiáng)大的短文本地緣分析功能，通過在由數(shù)百萬篇世界新聞文章構(gòu)建的語義空間中進(jìn)行匹配，能精確地將單詞、短語或短文與相關(guān)的國(guó)家聯(lián)系起來。這一功能對(duì)于理解新聞的地域背景和進(jìn)行地域化內(nèi)容分析特別有幫助。
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語言檢測(cè)：提供準(zhǔn)確的語言識(shí)別服務(wù)，能夠識(shí)別輸入文本中的語言種類。這對(duì)于多語言環(huán)境下的信息處理和分類尤為重要，增加了API的國(guó)際適用性和靈活性。
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情感評(píng)估：能夠?qū)斎氲男侣勎谋具M(jìn)行情感傾向分析，判斷其為積極、消極或中性。這對(duì)于輿情監(jiān)控、品牌聲譽(yù)管理和內(nèi)容策略調(diào)整等應(yīng)用極為關(guān)鍵，幫助用戶快速理解公眾對(duì)特定話題或事件的情緒反應(yīng)。
在哪些場(chǎng)景會(huì)用到Connexun的新聞文本分析？
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媒體監(jiān)測(cè)與輿情分析：新聞機(jī)構(gòu)、品牌公關(guān)部門或市場(chǎng)研究公司可以利用此API對(duì)海量新聞內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過情感評(píng)估功能，他們可以迅速了解公眾對(duì)某一事件、品牌或產(chǎn)品的態(tài)度變化（正面、負(fù)面或中立），從而快速響應(yīng)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)或危機(jī)管理。地理關(guān)聯(lián)分析則幫助這些機(jī)構(gòu)定位輿情熱點(diǎn)的地理分布，為區(qū)域化策略提供依據(jù)。 |
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| 內(nèi)容個(gè)性化與推薦系統(tǒng)：在線新聞平臺(tái)或內(nèi)容聚合應(yīng)用可以集成該API以優(yōu)化其內(nèi)容推薦算法。自動(dòng)摘要功能能夠生成文章概要，幫助用戶快速預(yù)覽并決定是否閱讀全文，提升用戶體驗(yàn)。同時(shí)，結(jié)合情感評(píng)估和用戶偏好數(shù)據(jù)，平臺(tái)能更精準(zhǔn)地推送符合用戶興趣和情緒偏好的內(nèi)容，增強(qiáng)用戶粘性及互動(dòng)率。 |
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文本分析API
張貼文章摘要
獲取文本摘要，并根據(jù)句子編號(hào)對(duì)句子進(jìn)行排序。
匯總有效的輸入內(nèi)容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后將這些句子按照在正文中出現(xiàn)的先后順序進(jìn)行組合，這就是正文中權(quán)重最高的句子，也稱為摘要。
張貼文本以評(píng)估其情感
返回輸入文本的積極或消極情感。
該端點(diǎn)將英語文本作為輸入，并評(píng)估文本的整體情感是積極的還是消極的。這種情感以及獲得的分?jǐn)?shù)將以 JSON 對(duì)象的形式返回。反映文本情感的主要值是分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)可能低于零--多為負(fù)面情感，也可能高于零--多為正面情感。我們將連續(xù)得分轉(zhuǎn)換成兩類：負(fù)面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。這種劃分是主觀的，可用于按情感對(duì)文本進(jìn)行分類。
詳情參考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
文本分析API
張貼文章摘要
獲取文本摘要，并根據(jù)句子編號(hào)對(duì)句子進(jìn)行排序。
匯總有效的輸入內(nèi)容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后將這些句子按照在正文中出現(xiàn)的先后順序進(jìn)行組合，這就是正文中權(quán)重最高的句子，也稱為摘要。
張貼文本以評(píng)估其情感
返回輸入文本的積極或消極情感。
該端點(diǎn)將英語文本作為輸入，并評(píng)估文本的整體情感是積極的還是消極的。這種情感以及獲得的分?jǐn)?shù)將以 JSON 對(duì)象的形式返回。反映文本情感的主要值是分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)可能低于零--多為負(fù)面情感，也可能高于零--多為正面情感。我們將連續(xù)得分轉(zhuǎn)換成兩類：負(fù)面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。這種劃分是主觀的，可用于按情感對(duì)文本進(jìn)行分類。
詳情參考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
