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キーワードのタグ付け

Last update: Tue Oct 14 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

作成対象：

ユーザー

テキストドキュメントが指定された場合、キーワードタグ付けサービスは、ドキュメントの件名を最も的確に表すキーワードまたはキーフレーズを自動的に抽出します。キーワードを抽出するために、名前付きエンティティ認識（NER）と教師なしキーワードタグ付けアルゴリズムとの組み合わせが使用される。

次の表に、識別可能な名前付 Content Tagging エンティティを示します。

エンティティ名

説明

人物

人々（架空のものを含む）。

GPE

国、市、州。

LOC

GPE 以外の場所、山脈、水域。

FAC

建物、空港、高速道路、橋など

ORG

会社、代理店、組織など

製品

物品、車両、食品など。（サービスではありません。）

イベント

ハリケーン、戦い、戦争、スポーツイベントなど。

WORK_OF_ART

本、歌等の題名

法則

法律に作られた名前付き文書。

言語

任意の名前付き言語。

API 形式

POST /services/v2/predict

リクエスト

次のリクエストは、ペイロードで指定された入力パラメーターに基づいて、ドキュメントからキーワードを抽出します。

表示される入力パラメーターについて詳しくは、ペイロード例の下の表を参照してください。

このサンプル pdf ファイルは、このドキュメントで示す例で使用されています。

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'

入力パラメーター

プロパティ

説明

必須

top_n

返される結果の数。 0 （すべての結果を返す）。しきい値と共に使用すると、返される結果の数が、いずれかの制限値未満になります。

min_relevance

以下で結果を返す必要があるスコアのしきい値。パラメーターを除外すると、すべての結果が返されます。

min_key_phrase_length

キーフレーズで必要な最小単語数。

max_key_phrase_length

キーフレーズで必要な最大単語数。

last_semantic_unit_type

階層応答で指定されたレベルまでの意味単位のみを返します。「key_phrase」はキーフレーズのみを返し、「linked_entity」はキーフレーズとそれに対応するリンクエンティティのみを返し、「concept」はキーフレーズ、リンクエンティティおよび概念を返します。

entity_types

キーフレーズとして返されるエンティティのタイプ。

Document オブジェクト

名前

データタイプ

必須

デフォルト

値

説明

repo:path

文字列

キーフレーズを抽出するドキュメントの事前署名済み URL。

sensei:repoType

文字列

HTTPS

ドキュメントが保存されているリポジトリのタイプ。

sensei:multipart_field_name

文字列

事前署名された URL を使用する代わりに、マルチパート引数としてドキュメントを渡す場合に使用します。

dc:format

文字列

○

"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"

ドキュメントのエンコーディングは、処理前に、許可されている入力エンコーディングタイプと照合されます。

応答

応答が成功すると、抽出されたキーワードを含む JSON オブジェクトが response 配列に返されます。

{
  [
  {
    "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,
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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,
        "confidence": 1.0,
        "linked_entity": null
      }
    ],
    "detected_languages": [
      {
        "language": "en",
        "confidence": 0.9999951616458576
      }
    ],
    "word_count": 183
  }
]
}

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