키워드 태그 지정
키워드 태깅 서비스는 텍스트 문서가 주어지면 해당 문서의 주제를 가장 잘 설명하는 키워드나 핵심 구문을 자동으로 추출합니다. 키워드를 추출하기 위해 NER(Named Entity Recognition) 및 비감독 키워드 태깅(Unsupervised Keyword Tagging) 알고리즘의 조합이 사용된다.
다음 표에는 이름이 지정된 엔티티가 나열되어 있습니다. Content Tagging 다음을 식별할 수 있습니다.
엔티티 이름
설명
개인
허구적인 사람들을 포함해서.
GPE
국가, 도시 및 주.
위치
비GPE 위치, 산맥, 수역.
FAC
건물, 공항, 고속도로, 다리 등
ORG
회사, 에이전시, 기관 등
제품
물건, 차량, 음식 등 (서비스 아님)
이벤트
허리케인, 전투, 전쟁, 스포츠 행사 등
작업 영역(_O)
책, 노래 등의 제목
법
명명한 문서들이 법으로 만들어졌다.
언어
모든 명명된 언어.
API 형식
POST /services/v2/predict
요청
다음 요청은 페이로드에 제공된 입력 매개변수를 기반으로 문서에서 키워드를 추출합니다.
표시된 입력 매개 변수에 대한 자세한 내용은 예제 페이로드 아래의 표를 참조하십시오.
이 샘플 pdf 이 문서에 표시된 예제에서 파일이 사용되었습니다.
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'
입력 매개 변수
속성
설명
필수입니다
top_n반환할 결과 수. 0: 모든 결과를 반환합니다. 임계값과 함께 사용할 경우 반환되는 결과 수는 제한보다 작습니다.
아니요
min_relevance결과가 반환되어야 하는 점수 임계값. 매개 변수를 제외하여 모든 결과를 반환합니다.
아니요
min_key_phrase_length주요 구문에 필요한 최소 단어 수입니다.
아니요
max_key_phrase_length주요 구문에 필요한 최대 단어 수.
아니요
last_semantic_unit_type계층 구조 응답에서 의미 단위만 지정된 수준까지 반환합니다. "key_phrase"는 주요 구문만 반환하고, "linked_entity"는 주요 구문과 해당 연결된 엔티티만 반환하며, "concept"는 주요 구문, 연결된 엔티티 및 개념을 반환합니다.
아니요
entity_types키 구문으로 반환될 엔티티의 유형입니다.
아니요
문서 객체
이름
데이터 형식
필수 여부
기본값
값
설명
repo:path문자열
-
-
-
주요 구문을 추출할 문서의 사전 서명된 URL입니다.
sensei:repoType문자열
-
-
HTTPS
문서가 저장되는 저장소 유형입니다.
sensei:multipart_field_name문자열
-
-
-
사전 서명된 URL을 사용하는 대신 문서를 다중 부분 인수로 전달할 때 사용합니다.
dc:format문자열
예
-
"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"
"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"
문서 인코딩이 처리되기 전에 허용된 입력 인코딩 유형에 대해 확인됩니다.
응답
성공적인 응답은 추출된 키워드가 포함된 JSON 개체를 반환합니다. response 배열입니다.
{
[
{
"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",
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{
"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,
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},
{
"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,
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{
"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",
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"relevance": 0.9370046727951883
},
{
"name": "city",
"relationship": "instance_of",
"id": "d9d95c34-a2ce-4098-bd9d-3616b85620a8",
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{
"name": "big city",
"relationship": "instance_of",
"id": "68275742-3451-40af-8f5a-84211953a438",
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"relationship": "instance_of",
"id": "a0f67ef3-52bb-44d9-bc52-9059d37c6d0c",
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"relevance": 0.9370046727951883
},
{
"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,
"confidence": 1.0,
"linked_entity": null
}
],
"detected_languages": [
{
"language": "en",
"confidence": 0.9999951616458576
}
],
"word_count": 183
}
]
}
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