Etiquetado de palabras clave

Cuando se proporciona un documento de texto, el servicio de etiquetado de palabras clave extrae automáticamente palabras clave o frases clave que describen mejor el asunto del documento. Para extraer palabras clave, se utiliza una combinación de algoritmos de etiquetado de palabras clave no supervisados y de reconocimiento de entidades con nombre (NER).

En la tabla siguiente se enumeran las entidades con nombre que Content Tagging puede identificar:

Nombre de entidad Descripción
PERSONA Gente, incluyendo ficticios.
GPE Países, ciudades y estados.
LOC Ubicaciones que no son GPE, cordilleras y masas de agua.
CARA Edificios, aeropuertos, autopistas, puentes, etc.
ORG Empresas, agencias, instituciones, etc.
PRODUCTO Objetos, vehículos, alimentos, etc. (No son servicios).
EVENTO Huracanes con nombre, batallas, guerras, eventos deportivos, etc.
OBRA_DE_ARTE Títulos de libros, canciones, etc.
DERECHO Documentos con nombre convertidos en leyes.
IDIOMA Cualquier idioma con nombre.

Formato de API

POST /services/v2/predict

Solicitud

La siguiente solicitud extrae palabras clave de un documento en función de los parámetros de entrada proporcionados en la carga útil.

Consulte la tabla debajo de la carga útil de ejemplo para obtener más información sobre los parámetros de entrada que se muestran.

Esta pdf de muestra se utilizó en el ejemplo mostrado en este documento.

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'

Parámetros de entrada

Propiedad Descripción Obligatorio
top_n Número de resultados que se van a devolver. 0, para devolver todos los resultados. Cuando se utiliza junto con Umbral, el número de resultados devueltos será inferior a cualquiera de los límites. No
min_relevance Umbral de puntuación por debajo del cual se deben devolver los resultados. Excluya el parámetro para devolver todos los resultados. No
min_key_phrase_length Número mínimo de palabras requeridas en las frases clave. No
max_key_phrase_length Número máximo de palabras requeridas en las frases clave. No
last_semantic_unit_type Devolver únicamente unidades semánticas hasta el nivel determinado en la respuesta jerárquica. "key_phrase" devuelve solo frases clave, "linked_entity" devuelve solo frases clave y sus entidades vinculadas correspondientes y "concept" devuelve frases clave, entidades vinculadas y conceptos. No
entity_types Tipos de entidades que se devolverán como frases clave. No

Objeto de documento

Nombre Tipo de datos Requerido Predeterminado Valores Descripción
repo:path string - - - Dirección URL del documento del que se extraerán las frases clave.
sensei:repoType string - - HTTPS Tipo de repositorio donde se almacena el documento.
sensei:multipart_field_name string - - - Utilice esto al pasar el documento como un argumento de varias partes en lugar de utilizar direcciones URL prefirmadas.
dc:format string Sí - "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"		 La codificación del documento se comprueba con los tipos de codificación de entrada permitidos antes de procesarse.

Respuesta

Una respuesta correcta devuelve un objeto JSON que contiene palabras clave extraídas en response matriz.

{
  [
  {
    "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,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "philosopher of science",
              "relationship": "occupation",
              "id": "eefb9bbf-e617-4434-abb2-56b5853abd3a",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "university teacher",
              "relationship": "occupation",
              "id": "bb2c4745-4116-46ef-a122-c28c2f902026",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "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,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "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,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "human",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "ead8a1d7-f901-44e6-b80f-63ebbbca4ffe",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "professor",
              "relationship": "occupation",
              "id": "c6d691f2-1e26-49fd-8481-58cb2d64d3e9",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "mathematician",
              "relationship": "occupation",
              "id": "23bf46db-a69a-4546-b18a-690a41144caa",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "theoretical physics",
              "relationship": "field_of_work",
              "id": "d6c03027-4efd-49d6-a7e5-ac4994c9143e",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "theoretical physicist",
              "relationship": "occupation",
              "id": "eedb6531-c2bf-4d05-af92-6f21751bc894",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "inventor",
              "relationship": "occupation",
              "id": "7baf322e-5913-4e2a-997a-90a039b0ff5c",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            },
            {
              "name": "writer",
              "relationship": "occupation",
              "id": "4c4c287c-0d83-4da3-b8c7-26df5adc9b33",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9508073238298899
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "Toronto",
        "type": "GPE",
        "relevance": 0.9370046727951885,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": {
          "name": "Toronto",
          "id": "762db630-b272-4828-b1af-e7c65334e1d3",
          "confidence": 1.0,
          "relevance": 0.9608202651283239,
          "concepts": [
            {
              "name": "provincial or territorial capital city in Canada",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "d7447629-e940-43b1-a726-4ac3f675410c",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9370046727951883
            },
            {
              "name": "city",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "d9d95c34-a2ce-4098-bd9d-3616b85620a8",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9370046727951883
            },
            {
              "name": "big city",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "68275742-3451-40af-8f5a-84211953a438",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9370046727951883
            },
            {
              "name": "single-tier municipality",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "a0f67ef3-52bb-44d9-bc52-9059d37c6d0c",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9370046727951883
            },
            {
              "name": "city with millions of inhabitants",
              "relationship": "instance_of",
              "id": "b08def76-4b71-4545-9efb-f4858aaf253d",
              "confidence": 1.0,
              "relevance": 0.9370046727951883
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "vacation",
        "type": "KEY_PHRASE",
        "relevance": 0.933964522339908,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": null
      }
    ],
    "detected_languages": [
      {
        "language": "en",
        "confidence": 0.9999951616458576
      }
    ],
    "word_count": 183
  }
]
}

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