Komprehend命名實體識別

Komprehend命名實體識別

專用API
服務商 服務商： Komprehend
【更新時間: 2024.07.19】 命名實體識別可以識別個人、公司、地點、組織、城市和 其他各類 的實體。API 可以從任何類型的文本、網頁或社交媒體中提取此信息 網絡。
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什么是Komprehend命名實體識別?

命名實體識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。它可以在任何類型的文本中提取此信息，它是一個網頁， 新聞或社交媒體內容。

關于命名實體識別 圖片 的圖像結果

什么是Komprehend命名實體識別接口？

由服務使用方的應用程序發起，以Restful風格為主、通過公網HTTP協議調用Komprehend命名實體識別，從而實現程序的自動化交互，提高服務效率。

Komprehend命名實體識別有哪些核心功能？

 

1.實體識別技術概述

 能夠識別包括個人、公司、地點、組織、城市及其他多種類型的實體。這項技術通過分析文本內容，識別并分類文本中的關鍵信息，從而提取出具體

的實體名稱。

2.數據來源與處理：

識別的API具備從各種文本、網頁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據，將輸入的文本分解成更小的單元，以便進行深度

分析。

3.深度學習技術應用：  

在命名實體識別中，深度學習技術用于確定字符分組的表示形式。這項技術將文本分解為詞組，進一步將詞分解為字符組，利用神經網絡對這些數據

進行學習和模式識別。

4.算法原理與假設： 

命名實體識別算法基于兩個重要假設：一是單詞的組成，即構成單詞的音節和聲音；二是單詞的上下文環境，即與所考慮單詞相鄰的單詞。這些因素

共同決定一個詞是否被識別為專有名詞。

 

 

 

 

 

 

Komprehend命名實體識別的核心優勢是什么？

1.準確：Komprehend NER在CoNLL 2003測試數據集上取得了最先進的結果 0.9，召回率 0.92 和 F1 分數為 0.90。它使用字符和單詞級嵌入，因

此不 回復 POS 標簽 檢測實體，這使得檢測用戶生成內容中的實體非常有用（嘗試 “奧巴馬是第三位 美國總統“在 Komprehend 和 Spacy）。

 

2.快：Komprehend NER不會查找像Freebase或DBPedia這樣的詞典來識別 實體和 因此，可以非常快速地滿足各行業的需求。

 

3.定制：Komprehend NER可以用很少的訓練示例進行定制，因此，它可以 適用于任何領域 數據。

 

 

 

在哪些場景會用到Komprehend命名實體識別？

 

 

 

內容聚合和分類


命名實體識別可以自動掃描文檔并提取重要實體 像人

一樣， 組織和地點。了解每篇文章的相關實體有助于

自動分類 定義層次結構中的文章，并實現流暢的內容

發現。

客戶支持服務


命名實體識別可以自動將傳入的客戶聊天分類為相關 部門

基于 其中提及的產品名稱或位置名稱。這樣可以減少 支

持代理和他們 可以承擔其他復雜的任務。
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使用指南
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安裝

有關設置和安裝說明，請訪問我們的 Github 頁面。具體來說，以下是我們每個客戶端庫的鏈接：

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

 

支持的語言及其語言代碼列表

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

請確保替換為您的 API 密鑰。

ParallelDots Text Analytics API 使用 API 密鑰對 API 請求進行身份驗證。請將您的 API 密鑰作為參數 （api_key） 傳遞到我們的每個 API 中，以驗證請求。

您可以通過注冊 ParallelDots 帳戶來注冊新的 API 密鑰。

 

/NER

發布

總結：命名為 Entitiy Extraction

描述：命名實體識別 （NER） 可以識別個人、公司、地點、組織、城市和其他 Stringious 類型的實體。API 接受 text、lang_code 和 api_key 作為三個參數，并返回包含實體、其類別（名稱、地點或組織）和置信度分數的 json。 NER API 提供英語、西班牙語、荷蘭語和德語版本。要在英語以外的滯后語言中使用 NER API，請以 lang_code 的形式傳遞一個額外的參數。

 
# 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
 
 

上面的命令返回結構如下的 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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關于我們
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Komprehend 是一個文本分析平臺，旨在幫助企業從大量的文本數據中提取有價值的信息。它通過自動化文本分析流程，提供情感分析、主題建模、關鍵詞提取、實體識別等功能，使得用戶能夠深入理解和處理各種文本數據。
聯系信息
服務時間： 00:00:00至24:00:00
郵箱： komprehend.io@paralleldots.com

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  • 日語（ja）
  • 泰語（th）
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  • 俄語（ru）
  • 阿拉伯語（ar）

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/NER

發布

總結：命名為 Entitiy Extraction

描述：命名實體識別 （NER） 可以識別個人、公司、地點、組織、城市和其他 Stringious 類型的實體。API 接受 text、lang_code 和 api_key 作為三個參數，并返回包含實體、其類別（名稱、地點或組織）和置信度分數的 json。 NER API 提供英語、西班牙語、荷蘭語和德語版本。要在英語以外的滯后語言中使用 NER API，請以 lang_code 的形式傳遞一個額外的參數。

 
# 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
 
 

上面的命令返回結構如下的 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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郵箱： komprehend.io@paralleldots.com

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