Named Entity Recognition
Zia Named Entity Recognitionは、Text Analyticsの一部で、テキストコンテンツを処理してキーワードを抽出し、さまざまなカテゴリに分類します。例えば、テキスト内の単語が組織名、人名、または日付であることを判定し、適切なカテゴリに追加できます。NERが認識するすべてのカテゴリのリストについてはこちらを参照してください。
レスポンスは、認識されたすべてのエンティティの詳細と、それらが属するカテゴリを示すタグを返します。また、各認識の精度を示す信頼度スコアと、テキスト内のエンティティの位置も含まれます。
Named Entity Recognitionの実行
説明
このAPIを使用して、1回のリクエストで最大1500文字のテキストブロックに対してNamed Entity Recognitionを実行できます。サンプルリクエストに示すように、リクエストのJSONボディにテキストを渡すことができます。
リクエスト詳細
リクエストURL
{api-domain}/baas/v1/project/{project_id}/ml/text-analytics/ner
リクエストヘッダー
Authorization: Zoho-oauthtoken {oauth_token}
content-type: application/json
オプションヘッダー
CATALYST-ORG: {org_id}
Environment: Development
スコープ
ZohoCatalyst.mlkit.READ
リクエストJSONプロパティ
レスポンス詳細
レスポンスは、テキスト内で認識されたすべてのエンティティの配列を返します。各エンティティ認識の詳細には、エンティティの分類タグが含まれます（例：組織名を示すORGやその他の値を示すMISC）。
レスポンスは、テキスト内の各エンティティの位置もstart_indexとend_indexを通じて返し、エンティティの開始インデックスと終了インデックスを示します。各エンティティ分類に対して決定された信頼度スコアはパーセンテージ値で表されます。
curl -X POST
https://api.catalyst.zoho.com/baas/v1/project/4000000006007/ml/text-analytics/ner
-H “Authorization: Zoho-oauthtoken 1000.910*************************16.2f*************************57”
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{
“document”:"[The biggest reason for me to love and remember this trek is the beautiful valley itself. Right from the entry, you can see a bed of pink alpine orchids, blue Himalayan poppies, yellow marigolds, and a whole variety of flowers spread out around you. The weather was also very pleasant that day, about 24 degree celsius, which made the experience all the more amazing.]"
}’
{
"status": "success",
"data": [
{
"ner": {
"general_entities": [
{
"start_index": 21,
"confidence_score": 100,
"end_index": 25,
"ner_tag": "Color",
"token": "pink"
}
]
}
},
{
"ner": {
"general_entities": [
{
"start_index": 94,
"confidence_score": 56,
"end_index": 97,
"ner_tag": "Duration",
"token": "day"
}
]
}
},
{
"ner": {
"general_entities": []
}
},
{
"ner": {
"general_entities": []
}
},
{
"ner": {
"general_entities": [
{
"start_index": 0,
"confidence_score": 100,
"end_index": 6,
"ner_tag": "Color",
"token": "yellow"
}
]
}
},
{
"ner": {
"general_entities": [
{
"start_index": 6,
"confidence_score": 100,
"end_index": 15,
"ner_tag": "Temperature",
"token": "24 degree",
"fine_entities": [
{
"start_index": 9,
"end_index": 15,
"ner_tag": "Fahrenhiet",
"token": "degree"
},
{
"start_index": 6,
"end_index": 8,
"ner_tag": "Value",
"token": "24"
}
]
},
{
"start_index": 16,
"confidence_score": 100,
"end_index": 23,
"ner_tag": "Unit_temperature",
"token": "celsius"
}
]
}
},
{
"ner": {
"general_entities": [
{
"start_index": 5,
"confidence_score": 61,
"end_index": 14,
"ner_tag": "Miscellaneous",
"token": "Himalayan"
},
{
"start_index": 0,
"confidence_score": 100,
"end_index": 4,
"ner_tag": "Color",
"token": "blue"
}
]
}
}
]
}
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