Komprehend命名實(shí)體識(shí)別

Komprehend命名實(shí)體識(shí)別

專用API
服務(wù)商 服務(wù)商： Komprehend
【更新時(shí)間: 2024.07.19】 命名實(shí)體識(shí)別可以識(shí)別個(gè)人、公司、地點(diǎn)、組織、城市和 其他各類 的實(shí)體。API 可以從任何類型的文本、網(wǎng)頁(yè)或社交媒體中提取此信息 網(wǎng)絡(luò)。
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什么是Komprehend命名實(shí)體識(shí)別?

命名實(shí)體識(shí)別旨在將文本中的元素定位并分類為確定的 類別，例如 人名、組織、地點(diǎn)。它可以在任何類型的文本中提取此信息，它是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)， 新聞或社交媒體內(nèi)容。

關(guān)于命名實(shí)體識(shí)別 圖片 的圖像結(jié)果

什么是Komprehend命名實(shí)體識(shí)別接口？

由服務(wù)使用方的應(yīng)用程序發(fā)起，以Restful風(fēng)格為主、通過(guò)公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用Komprehend命名實(shí)體識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)程序的自動(dòng)化交互，提高服務(wù)效率。

Komprehend命名實(shí)體識(shí)別有哪些核心功能？

 

1.實(shí)體識(shí)別技術(shù)概述

 能夠識(shí)別包括個(gè)人、公司、地點(diǎn)、組織、城市及其他多種類型的實(shí)體。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)分析文本內(nèi)容，識(shí)別并分類文本中的關(guān)鍵信息，從而提取出具體

的實(shí)體名稱。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與處理：

識(shí)別的API具備從各種文本、網(wǎng)頁(yè)及社交媒體中提取信息的能力。這種API可以處理不同格式的數(shù)據(jù)，將輸入的文本分解成更小的單元，以便進(jìn)行深度

分析。

3.深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用：  

在命名實(shí)體識(shí)別中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)用于確定字符分組的表示形式。這項(xiàng)技術(shù)將文本分解為詞組，進(jìn)一步將詞分解為字符組，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些數(shù)據(jù)

進(jìn)行學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。

4.算法原理與假設(shè)： 

命名實(shí)體識(shí)別算法基于兩個(gè)重要假設(shè)：一是單詞的組成，即構(gòu)成單詞的音節(jié)和聲音；二是單詞的上下文環(huán)境，即與所考慮單詞相鄰的單詞。這些因素

共同決定一個(gè)詞是否被識(shí)別為專有名詞。

 

 

 

 

 

 

Komprehend命名實(shí)體識(shí)別的核心優(yōu)勢(shì)是什么？

1.準(zhǔn)確：Komprehend NER在CoNLL 2003測(cè)試數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果 0.9，召回率 0.92 和 F1 分?jǐn)?shù)為 0.90。它使用字符和單詞級(jí)嵌入，因

此不 回復(fù) POS 標(biāo)簽 檢測(cè)實(shí)體，這使得檢測(cè)用戶生成內(nèi)容中的實(shí)體非常有用（嘗試 “奧巴馬是第三位 美國(guó)總統(tǒng)“在 Komprehend 和 Spacy）。

 

2.快：Komprehend NER不會(huì)查找像Freebase或DBPedia這樣的詞典來(lái)識(shí)別 實(shí)體和 因此，可以非?？焖俚貪M足各行業(yè)的需求。

 

3.定制：Komprehend NER可以用很少的訓(xùn)練示例進(jìn)行定制，因此，它可以 適用于任何領(lǐng)域 數(shù)據(jù)。

 

 

 

在哪些場(chǎng)景會(huì)用到Komprehend命名實(shí)體識(shí)別？

 

 

 

內(nèi)容聚合和分類


命名實(shí)體識(shí)別可以自動(dòng)掃描文檔并提取重要實(shí)體 像人

一樣， 組織和地點(diǎn)。了解每篇文章的相關(guān)實(shí)體有助于

自動(dòng)分類 定義層次結(jié)構(gòu)中的文章，并實(shí)現(xiàn)流暢的內(nèi)容

發(fā)現(xiàn)。

客戶支持服務(wù)


命名實(shí)體識(shí)別可以自動(dòng)將傳入的客戶聊天分類為相關(guān) 部門

基于 其中提及的產(chǎn)品名稱或位置名稱。這樣可以減少 支

持代理和他們 可以承擔(dān)其他復(fù)雜的任務(wù)。
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安裝

有關(guān)設(shè)置和安裝說(shuō)明，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我們的 Github 頁(yè)面。具體來(lái)說(shuō)，以下是我們每個(gè)客戶端庫(kù)的鏈接：

-C#
-Java
-Python
-PHP
-Ruby
-R

 

支持的語(yǔ)言及其語(yǔ)言代碼列表

  • 葡萄牙語(yǔ)（pt）
  • 簡(jiǎn)體中文（在多語(yǔ)言關(guān)鍵字生成器 API 中不可用） （zh）
  • 西班牙語(yǔ)
  • 德語(yǔ)（de）
  • 法語(yǔ)（fr）
  • 荷蘭語(yǔ)（nl）
  • 意大利語(yǔ)（it）
  • 日語(yǔ)（ja）
  • 泰語(yǔ)（th）
  • 丹麥語(yǔ)（da）
  • 芬蘭語(yǔ)（fi）
  • 希臘語(yǔ)（el）
  • 俄語(yǔ)（ru）
  • 阿拉伯語(yǔ)（ar）

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ParallelDots Text Analytics API 使用 API 密鑰對(duì) API 請(qǐng)求進(jìn)行身份驗(yàn)證。請(qǐng)將您的 API 密鑰作為參數(shù) （api_key） 傳遞到我們的每個(gè) API 中，以驗(yàn)證請(qǐng)求。

您可以通過(guò)注冊(cè) ParallelDots 帳戶來(lái)注冊(cè)新的 API 密鑰。

 

/NER

發(fā)布

總結(jié)：命名為 Entitiy Extraction

描述：命名實(shí)體識(shí)別 （NER） 可以識(shí)別個(gè)人、公司、地點(diǎn)、組織、城市和其他 Stringious 類型的實(shí)體。API 接受 text、lang_code 和 api_key 作為三個(gè)參數(shù)，并返回包含實(shí)體、其類別（名稱、地點(diǎn)或組織）和置信度分?jǐn)?shù)的 json。 NER API 提供英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、荷蘭語(yǔ)和德語(yǔ)版本。要在英語(yǔ)以外的滯后語(yǔ)言中使用 NER API，請(qǐng)以 lang_code 的形式傳遞一個(gè)額外的參數(shù)。

 
# For single sentence

curl -X POST -F 'text=Apple was founded by Steve Jobs.' -F 'lang_code=en' -F 'api_key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' https://apis.paralleldots.com/v4/ner

# for multiple sentence as array

curl -X POST -F 'text=["Apple was founded by Steve Jobs.","Apple Inc. is an American multinational technology company headquartered in Cupertino, California"]'  -F 'api_key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' https://apis.paralleldots.com/v4/ner_batch
 
 

上面的命令返回結(jié)構(gòu)如下的 JSON：

{
  "entities": [
    {
      "category": "group",
      "name": "Apple",
      "confidence_score": 0.9758293629
    },
    {
      "category": "name",
      "name": "Steve Jobs",
      "confidence_score": 0.8162289858
    }
  ]
}

Batch Output -

{
  "entities": [
    [
      {
        "category": "group",
        "name": "Apple",
        "confidence_score": 0.9758293629
      },
      {
        "category": "name",
        "name": "Steve Jobs",
        "confidence_score": 0.8162289858
      }
    ],
    [
      {
        "category": "group",
        "name": "Apple Inc",
        "confidence_score": 0.9203969538
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "American",
        "confidence_score": 0.9839514494
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "Cupertino",
        "confidence_score": 0.9463989735
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "California",
        "confidence_score": 0.8827401996
      }
    ]
  ]
}



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關(guān)于我們
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Komprehend
企業(yè)
Komprehend 是一個(gè)文本分析平臺(tái)，旨在幫助企業(yè)從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。它通過(guò)自動(dòng)化文本分析流程，提供情感分析、主題建模、關(guān)鍵詞提取、實(shí)體識(shí)別等功能，使得用戶能夠深入理解和處理各種文本數(shù)據(jù)。
聯(lián)系信息
服務(wù)時(shí)間： 00:00:00至24:00:00
郵箱： komprehend.io@paralleldots.com

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API接口列表
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描述：命名實(shí)體識(shí)別 （NER） 可以識(shí)別個(gè)人、公司、地點(diǎn)、組織、城市和其他 Stringious 類型的實(shí)體。API 接受 text、lang_code 和 api_key 作為三個(gè)參數(shù)，并返回包含實(shí)體、其類別（名稱、地點(diǎn)或組織）和置信度分?jǐn)?shù)的 json。 NER API 提供英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、荷蘭語(yǔ)和德語(yǔ)版本。要在英語(yǔ)以外的滯后語(yǔ)言中使用 NER API，請(qǐng)以 lang_code 的形式傳遞一個(gè)額外的參數(shù)。

 
# For single sentence

curl -X POST -F 'text=Apple was founded by Steve Jobs.' -F 'lang_code=en' -F 'api_key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' https://apis.paralleldots.com/v4/ner

# for multiple sentence as array

curl -X POST -F 'text=["Apple was founded by Steve Jobs.","Apple Inc. is an American multinational technology company headquartered in Cupertino, California"]'  -F 'api_key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' https://apis.paralleldots.com/v4/ner_batch
 
 

上面的命令返回結(jié)構(gòu)如下的 JSON：

{
  "entities": [
    {
      "category": "group",
      "name": "Apple",
      "confidence_score": 0.9758293629
    },
    {
      "category": "name",
      "name": "Steve Jobs",
      "confidence_score": 0.8162289858
    }
  ]
}

Batch Output -

{
  "entities": [
    [
      {
        "category": "group",
        "name": "Apple",
        "confidence_score": 0.9758293629
      },
      {
        "category": "name",
        "name": "Steve Jobs",
        "confidence_score": 0.8162289858
      }
    ],
    [
      {
        "category": "group",
        "name": "Apple Inc",
        "confidence_score": 0.9203969538
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "American",
        "confidence_score": 0.9839514494
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "Cupertino",
        "confidence_score": 0.9463989735
      },
      {
        "category": "place",
        "name": "California",
        "confidence_score": 0.8827401996
      }
    ]
  ]
}



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