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Etiquetado de palabras clave

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creado para:

  • Usuario

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.

Este archivo pdf de muestra se utilizó en el ejemplo que se muestra 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
cadena
-
-
-
Dirección URL del documento del que se extraerán las frases clave.
sensei:repoType
cadena
-
-
HTTPS
Tipo de repositorio donde se almacena el documento.
sensei:multipart_field_name
cadena
-
-
-
Utilice esto al pasar el documento como un argumento de varias partes en lugar de utilizar direcciones URL prefirmadas.
dc:format
cadena
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 la matriz response.

{
  [
  {
    "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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