키워드 태그 지정

마지막 업데이트: 2023-05-24
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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
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.

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_n 반환할 결과 수. 0: 모든 결과를 반환합니다. 임계값과 함께 사용할 경우 반환되는 결과 수는 제한보다 작습니다. 아니요
min_relevance 결과가 반환되어야 하는 점수 임계값. 매개 변수를 제외하여 모든 결과를 반환합니다. 아니요
min_key_phrase_length 주요 구문에 필요한 최소 단어 수입니다. 아니요
max_key_phrase_length 주요 구문에 필요한 최대 단어 수. 아니요
last_semantic_unit_type 계층 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_types 키 구문으로 반환될 엔티티의 유형입니다. 아니요

문서 객체

이름 데이터 형식 필수 여부 기본값 설명
repo:path 문자열 - - - 주요 구문을 추출할 문서의 사전 서명된 URL입니다.
sensei:repoType 문자열 - - HTTPS 문서가 저장되는 저장소 유형입니다.
sensei:multipart_field_name 문자열 - - - 사전 서명된 URL을 사용하는 대신 문서를 다중 부분 인수로 전달할 때 사용합니다.
dc:format 문자열 - "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"
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",
              "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,
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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",
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          ]
        }
      },
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        "name": "Toronto",
        "type": "GPE",
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        "linked_entity": {
          "name": "Toronto",
          "id": "762db630-b272-4828-b1af-e7c65334e1d3",
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            {
              "name": "provincial or territorial capital city in Canada",
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              "id": "a0f67ef3-52bb-44d9-bc52-9059d37c6d0c",
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              "name": "city with millions of inhabitants",
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              "id": "b08def76-4b71-4545-9efb-f4858aaf253d",
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        "name": "vacation",
        "type": "KEY_PHRASE",
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    "detected_languages": [
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        "language": "en",
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    ],
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  }
]
}

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