Keyword-Tagging

Wenn ein Textdokument angegeben wird, extrahiert der Keyword-Tagging-Dienst automatisch Suchbegriffe oder Schlüsselbegriffe, die den Betreff des Dokuments am besten beschreiben. Um Suchbegriffe zu extrahieren, wird eine Kombination aus benannten Algorithmen zur Identifikation von Unternehmen (NER) und unbeaufsichtigten Keyword-Tagging-Algorithmen verwendet.

In der folgenden Tabelle sind die benannten Entitäten aufgeführt, die Content Tagging kann identifizieren:

Entitätsname
Beschreibung
PERSON
Menschen, auch fiktive.
GPE
Länder, Städte und Staaten.
LOC
Nicht-GPE-Orte, Gebirgszüge und Wasserkörper.
FAC
Gebäude, Flughäfen, Autobahnen, Brücken usw.
ORG
Unternehmen, Agenturen, Einrichtungen usw.
PRODUKT
Objekte, Fahrzeuge, Lebensmittel usw. (Keine Dienste.)
EREIGNIS
Benannte Hurrikane, Kämpfe, Kriege, Sportveranstaltungen usw.
WORK_OF_ART
Titel von Büchern, Liedern usw.
GESETZ
Spezifische Dokumente, die in Gesetze umgewandelt wurden.
SPRACHE
Jede benannte Sprache.

API-Format

POST /services/v2/predict

Anfrage

Die folgende Anfrage extrahiert Suchbegriffe aus einem Dokument basierend auf den in der Payload bereitgestellten Eingabeparametern.

Weitere Informationen zu den angezeigten Eingabeparametern finden Sie in der Tabelle unter der Beispiel-Payload .

Diese Beispiel-PDF -Datei in dem in diesem Dokument gezeigten Beispiel verwendet wurde.

curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v2/predict \
-H 'Prefer: respond-async, wait=59' \
-H "x-api-key: $API_KEY" \
-H "content-type: multipart/form-data" \
-H "authorization: Bearer $API_TOKEN" \
-F 'contentAnalyzerRequests={
  "sensei:name": "test",
  "sensei:invocation_mode": "synchronous",
  "sensei:invocation_batch": false,
  "sensei:engines": [
    {
      "sensei:execution_info": {
        "sensei:engine": "Feature:cintel-ner:Service-1e9081c865214d1e8bace51dd918b5c0"
      },
      "sensei:inputs": {
        "documents": [
          {
            "sensei:multipart_field_name": "infile_1",
            "dc:format": "application/pdf"
          }
        ]
      },
      "sensei:params": {
        "application-id": "1234",
        "min_key_phrase_length": 1,
        "max_key_phrase_length": 3,
        "top_n": 5,
        "last_semantic_unit_type": "concept"
      },
      "sensei:outputs":{
        "result" : {
          "sensei:multipart_field_name" : "result",
          "dc:format": "application/json"
        }
      }
    }
  ]
}' \
-F 'infile_1=@simple-text.pdf'

Eingabeparameter

Eigenschaft
Beschreibung
Obligatorisch
top_n
Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse. 0, um alle Ergebnisse zurückzugeben. Bei Verwendung in Verbindung mit einem Schwellenwert liegt die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse unter beiden Beschränkungen.
Nein
min_relevance
Punktschwellenwert, unterhalb dessen Ergebnisse zurückgegeben werden müssen. Schließen Sie den Parameter aus, um alle Ergebnisse zurückzugeben.
Nein
min_key_phrase_length
Mindestanzahl von Wörtern, die in Schlüsselwörtern erforderlich sind.
Nein
max_key_phrase_length
Maximale Anzahl an Wörtern, die in Schlüsselwörtern erforderlich sind.
Nein
last_semantic_unit_type
Gibt in der hierarchischen Antwort nur semantische Einheiten bis zur angegebenen Ebene zurück. "key_phrase"gibt nur Schlüsselbegriffe zurück, "linked_entity"gibt nur Schlüsselbegriffe und die zugehörigen verknüpften Entitäten zurück und "concept"gibt Schlüsselbegriffe, verknüpfte Entitäten und Konzepte zurück.
Nein
entity_types
Typen von Entitäten, die als Schlüsselbegriffe zurückgegeben werden sollen.
Nein

Dokumentobjekt

Name
Datentyp
Erforderlich
Standard
Werte
Beschreibung
repo:path
string
Vordefinierte URL des Dokuments, aus dem Schlüsselbegriffe extrahiert werden sollen.
sensei:repoType
Zeichenfolge
HTTPS
Typ des Repositorys, in dem das Dokument gespeichert wird.
sensei:multipart_field_name
Zeichenfolge
Verwenden Sie dies, wenn Sie das Dokument als mehrteiliges Argument übergeben, anstatt vorsignierte URLs zu verwenden.
dc:format
Zeichenfolge
Ja
"text/plain",
"application/pdf",
"text/pdf",
"text/html",
"text/rtf",
"application/rtf",
"application/msword",
"application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
"application/mspowerpoint",
"application/vnd.ms-powerpoint",
"application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation"
Die Dokumentkodierung wird vor der Verarbeitung mit den zulässigen Eingabekodierungstypen abgeglichen.

Antwort

Eine erfolgreiche Antwort gibt ein JSON-Objekt zurück, das extrahierte Schlüsselwörter in der response Array.

{
  [
  {
    "key_phrases": [
      {
        "name": "Canada",
        "type": "GPE",
        "relevance": 0.9525035277863068,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": {
          "name": "Canada",
          "id": "b27a82e6-e963-45de-add8-dc4f3f0dd399",
          "confidence": 1.0,
          "relevance": 0.9706433035237365,
          "concepts": [
            {
              "name": "Commonwealth realm",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "f5354ab6-ad25-406a-b289-9209db0db8ea",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9525035277863066
            },
            {
              "name": "sovereign state",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "10c24191-beef-43cc-a823-c170f217fe12",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9525035277863066
            },
            {
              "name": "dominion of the British Empire",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "4ffabaee-e6ab-422d-b121-145dcdbcf427",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9525035277863066
            },
            {
              "name": "country",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "6e8f43cb-7e64-41fc-93b4-119adfe87926",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9525035277863066
            },
            {
              "name": "North America",
              "relationship": "part_of",
              "id": "0f4b1f78-9681-414a-91c6-576ed643941a",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9525035277863066
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "Sherlock Homles",
        "type": "ENTITY_UNKNOWN_TYPE",
        "relevance": 0.9516463011782174,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": null
      },
      {
        "name": "Albert Einstein",
        "type": "PERSON",
        "relevance": 0.95080732382989,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": {
          "name": "Albert Einstein",
          "id": "0fdb37f6-f575-4b4d-91e9-fbff57eae0ab",
          "confidence": 1.0,
          "relevance": 0.9695742180192723,
          "concepts": [
            {
              "name": "pedagogue",
              "relationship": "occupation",
              "id": "1439eb14-2988-43cc-865d-ad5a60d3ea62",
              "confidence": 1.0,
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            },
            {
              "name": "philosopher of science",
              "relationship": "occupation",
              "id": "eefb9bbf-e617-4434-abb2-56b5853abd3a",
              "confidence": 1.0,
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            {
              "name": "university teacher",
              "relationship": "occupation",
              "id": "bb2c4745-4116-46ef-a122-c28c2f902026",
              "confidence": 1.0,
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            },
            {
              "name": "science writer",
              "relationship": "occupation",
              "id": "5084431d-9073-45cb-be82-4a6898becd5b",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "non-fiction writer",
              "relationship": "occupation",
              "id": "57cc1f7b-5391-458b-9303-ec35b3ba01a4",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "patent examiner",
              "relationship": "occupation",
              "id": "d3f10fc5-ca81-4049-8c48-3d935552d9e7",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "philosopher",
              "relationship": "occupation",
              "id": "04d3cd32-68ad-4b71-9231-bdf3acfb09b2",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "scientist",
              "relationship": "occupation",
              "id": "dc8c068b-aa75-4ece-acd7-06fa304964fb",
              "confidence": 1.0,
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            },
            {
              "name": "physicist",
              "relationship": "occupation",
              "id": "56ac942c-12a2-42c1-b10c-d1394a7971af",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "teacher",
              "relationship": "occupation",
              "id": "c70301bd-bcf4-47ab-b958-b983f0b0a6bd",
              "confidence": 1.0,
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            {
              "name": "human",
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              "id": "ead8a1d7-f901-44e6-b80f-63ebbbca4ffe",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "professor",
              "relationship": "occupation",
              "id": "c6d691f2-1e26-49fd-8481-58cb2d64d3e9",
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            },
            {
              "name": "mathematician",
              "relationship": "occupation",
              "id": "23bf46db-a69a-4546-b18a-690a41144caa",
              "confidence": 1.0,
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            },
            {
              "name": "theoretical physics",
              "relationship": "field_of_work",
              "id": "d6c03027-4efd-49d6-a7e5-ac4994c9143e",
              "confidence": 1.0,
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            {
              "name": "theoretical physicist",
              "relationship": "occupation",
              "id": "eedb6531-c2bf-4d05-af92-6f21751bc894",
              "confidence": 1.0,
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            {
              "name": "inventor",
              "relationship": "occupation",
              "id": "7baf322e-5913-4e2a-997a-90a039b0ff5c",
              "confidence": 1.0,
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            },
            {
              "name": "writer",
              "relationship": "occupation",
              "id": "4c4c287c-0d83-4da3-b8c7-26df5adc9b33",
              "confidence": 1.0,
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            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "Toronto",
        "type": "GPE",
        "relevance": 0.9370046727951885,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": {
          "name": "Toronto",
          "id": "762db630-b272-4828-b1af-e7c65334e1d3",
          "confidence": 1.0,
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          "concepts": [
            {
              "name": "provincial or territorial capital city in Canada",
              "relationship": "instance_of",
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            {
              "name": "big city",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "68275742-3451-40af-8f5a-84211953a438",
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            },
            {
              "name": "single-tier municipality",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "a0f67ef3-52bb-44d9-bc52-9059d37c6d0c",
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            {
              "name": "city with millions of inhabitants",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "b08def76-4b71-4545-9efb-f4858aaf253d",
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        }
      },
      {
        "name": "vacation",
        "type": "KEY_PHRASE",
        "relevance": 0.933964522339908,
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        "linked_entity": null
      }
    ],
    "detected_languages": [
      {
        "language": "en",
        "confidence": 0.9999951616458576
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    ],
    "word_count": 183
  }
]
}
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