自然语言处理基础服务接口说明-华为云

自然语言处理 NLP-分词:请求消息

请求消息请求参数如表2所示。表2 请求Body参数参数名参数类型必选说明 text String 是待分词文本，中文长度为1~512，英文长度为1~2000，文本编码为UTF-8。 pos_switch Integer 否是否开启词性标注功能，1为开启，0为关闭，默认为关闭。 lang String 否支持的文本语言类型，目前支持中文（zh）和英文（en），默认为中文。 criterion String 否支持的分词规范。中文分词标准目前支持PKU（北大分词标准）、CTB（宾州中文树库标准），默认为PKU。英文分词标准默认为Penn TreeBank（宾州树库标准），不需要传入该参数。

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自然语言处理 NLP-分词:响应示例

响应示例成功响应示例 { "words": [ { "content": "今天", "pos": "t" }, { "content": "天气",, "pos": "n" }, { "content": "真", "pos": "d" }, { "content": "好", "pos": "a" } ] } 失败响应示例 { "error_code": "NLP.0301", "error_msg": "The length of text should be in the range of 1-512" }

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自然语言处理 NLP-分词:请求示例

请求示例请求示例（开启词性标注功能进行分词，支持PKU分词规范） “endpoint”、“project_id”、“token”等请求参数获取方式可参考快速入门，参数详情请见构造请求。 Request Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG... Request Body: { "text":"今天天气真好", "pos_switch":1, "lang":"zh", "criterion":"PKU" } Python3语言请求代码示例（开启词性标注功能进行分词，支持PKU分词规范） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo(): url = 'https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/segment' # endpoint和project_id需替换 token = '用户对应region的token' header = { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': token } body = { 'text': '今天天气真好', 'pos_switch': 1, 'lang': 'zh', 'criterion': 'PKU' } resp = requests.post(url, data=json.dumps(body), headers=header) print(resp.json()) if __name__ == '__main__': nlp_demo() Java语言请求代码示例（开启词性标注功能进行分词，支持PKU分词规范） import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; /** * 此demo仅供测试使用，建议使用sdk */ public class NLPDemo { public void nlpDemo() { try { //endpoint和projectId需要替换成实际信息。 URL url = new URL("https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/segment"); String token = "对应region的token"; HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); connection.setRequestMethod("POST"); connection.setDoInput(true); connection.setDoOutput(true); connection.addRequestProperty("Content-Type", "application/json"); connection.addRequestProperty("X-Auth-Token", token); //输入参数 String text = "订单记录怎么删除"; String body = "{\"text\":\"" + text + "\",\"pos_switch\":1 ,\"lang\":\"zh\",\"criterion\":\"PKU\"}"; OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(connection.getOutputStream(), "UTF-8"); osw.append(body); osw.flush(); InputStream is = connection.getInputStream(); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is, "UTF-8")); while (br.ready()) { System.out.println(br.readLine()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo(); nlpDemo.nlpDemo(); } }

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自然语言处理 NLP-事件抽取:响应示例

响应示例成功响应示例 { "events": [ { "argument": [ { "role": "ORG", "span": [0,11], "word": "中国XXX股份有限公司" }, { "role": "Person", "span": [40,43], "word": "黄XX" }, { "role": "Job", "span": [44,51], "word": "审计委员会委员" }, { "role": "Time-Period", "span": [57,69], "word": "任期与本届董事会任期一致" } ], "event_trigger": "选举", "event_type": "聘任", "trigger_span": [36,38] } ] } 失败响应示例 { "error_code": "NLP.0301", "error_msg": "text should be between 1 to 256." }

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自然语言处理 NLP-事件抽取:请求示例

请求示例请求示例（抽取事件） POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/event-extraction Request Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG... Request Body: { "text":"中国XXX股份有限公司（以下简称“公司”）第五届董事会第一次会议上，同意选举董事黄XX为审计委员会委员。审计委员会任期与本届董事会任期一致" } Python3语言请求代码示例（抽取事件） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo(): url = 'https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/event-extraction' # endpoint和project_id需替换 token = '用户对应region的token' header = { 'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': token } body = { 'text': '中国XXX股份有限公司（以下简称“公司”）第五届董事会第一次会议上，同意选举董事黄XX为审计委员会委员。审计委员会任期与本届董事会任期一致' } resp = requests.post(url, data=json.dumps(body), headers=header) print(resp.json()) if __name__ == '__main__': nlp_demo() Java语言请求代码示例（抽取事件） import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; /** * 此demo仅供测试使用，建议使用sdk */ public class NLPDemo { public void nlpDemo() { try { //endpoint和projectId需要替换成实际信息。 URL url = new URL("https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/event-extraction"); String token = "对应region的token"; HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); connection.setRequestMethod("POST"); connection.setDoInput(true); connection.setDoOutput(true); connection.addRequestProperty("Content-Type", "application/json"); connection.addRequestProperty("X-Auth-Token", token); //输入参数 String text = "中国XXX股份有限公司（以下简称“公司”）第五届董事会第一次会议上，同意选举董事黄XX为审计委员会委员。审计委员会任期与本届董事会任期一致"; String body = "{\"text\":\"" + text + "\"}"; OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(connection.getOutputStream(), "UTF-8"); osw.append(body); osw.flush(); InputStream is = connection.getInputStream(); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is, "UTF-8")); while (br.ready()) { System.out.println(br.readLine()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo(); nlpDemo.nlpDemo(); } }

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自然语言处理 NLP-事件抽取:响应消息

响应消息响应参数如表3所示。表3 响应参数参数名参数类型说明 events Array of events 事件抽取结果。请参见表4。 error_code String 调用失败时的错误码，具体参见错误码。调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。表4 events数据结构说明参数名参数类型说明 argument Array of arguments 事件元素列表。 event_trigger String 事件触发词。触发词是事件描述中最能代表事件发生的词汇，决定事件类别的重要特征。 event_type String 事件类型。 trigger_span List of Integer 事件触发词在待分析文本中的起始和终止位置。表5 events.argument数据结构说明参数名参数类型说明 role String 元素角色。元素角色指的是事件元素在事件中扮演的角色，是事件元素与事件的语义关系。 span List of Integer 实体文本在待分析文本中的起始和终止位置。 word String 实体文本。表6 事件模板事件类型模板元素说明会议召开 ORG 公司名称 Time 会议时间 Place 会议地点 Name 会议名称聘任 ORG 公司名称 Person 聘任对象 Job 职位 Time-Period 任期辞职 ORG 公司名称 Person 辞职对象 Job 职位 Time 辞职时间股票增持 Obj 发行股票的公司 Sub 增持主体(个人或组织) Time-Ending 增持日期 Increasing-Num 增持股数 Increasing-Rate 增持比例 After-Num 增持后持股数 After-Rate 增持后持股比例股票减持 Obj 发行股票的公司 Sub 减持主体(个人或组织) Time-Ending 减持日期 Decreasing-Num 减持股数 Decreasing-Rate 减持比例 After-Num 减持后持股数 After-Rate 减持后持股比例

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