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文本分析

检测文本中的情绪、关键短语和语言

从文本中提取信息

使用下面的演示对文本分析 API 进行试验。选择其中一个示例或提供 自己的文本。通过单击“分析”,识别文本的语言、情绪、关键短语和实体(预览)。

在实际操作中查看

  1. 已分析文本
  2. JSON
语言: English(置信度: 100%)
关键短语: Seattle, wonderful trip, Space Needle
情绪:
98 %
链接的实体(预览): I had a wonderful trip to Seattle and enjoyed seeing the Space Needle!
{
  "languageDetection": {
    "documents": [
      {
        "id": "c43f0aa4-3f03-4807-bb81-8b99fcf9f377",
        "detectedLanguages": [
          {
            "name": "English",
            "iso6391Name": "en",
            "score": 1.0
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "keyPhrases": {
    "documents": [
      {
        "id": "c43f0aa4-3f03-4807-bb81-8b99fcf9f377",
        "keyPhrases": [
          "Seattle",
          "wonderful trip",
          "Space Needle"
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "sentiment": {
    "documents": [
      {
        "id": "c43f0aa4-3f03-4807-bb81-8b99fcf9f377",
        "score": 0.97037649154663086
      }
    ],
    "errors": []
  },
  "entities": {
    "documents": [
      {
        "id": "c43f0aa4-3f03-4807-bb81-8b99fcf9f377",
        "entities": [
          {
            "name": "Space Needle",
            "matches": [
              {
                "text": "the Space Needle",
                "offset": 53,
                "length": 16
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": "en",
            "wikipediaId": "Space Needle",
            "wikipediaUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Space_Needle",
            "bingId": "f8dd5b08-206d-2554-6e4a-893f51f4de7e"
          },
          {
            "name": "Seattle",
            "matches": [
              {
                "text": "Seattle",
                "offset": 26,
                "length": 7
              }
            ],
            "wikipediaLanguage": "en",
            "wikipediaId": "Seattle",
            "wikipediaUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Seattle",
            "bingId": "5fbba6b8-85e1-4d41-9444-d9055436e473"
          }
        ]
      }
    ],
    "errors": []
  }
}

想要生成它?

观点分析

API 会返回介于 0 到 1 之间的数字评分。评分接近 1 代表积极的情绪,评分接近 0 代表消极的情绪。情绪评分是使用分类技术生成的。分类器的输入特征包括 n 个字尾 (n-gram)、词性标记生成的特征和词嵌入。它受众多语言支持。

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关键短语提取

API 会返回一个字符串列表,指示输入文本中的关键要点。

我们采用的技术是 Microsoft Office 提供的复杂自然语言处理工具包。支持英语、德语、西班牙语和日语文本。

了解更多

语言检测

API 会返回检测的语言和数字评分(介于 0 到 1 之间)。评分接近 1 表示 100% 确定识别的语言是正确的。共支持 120 种语言。

了解更多

识别文本中的实体 预览

检测文本中的所有命名实体,如组织、人员和位置等。实体链接通过将文本与 Web 上的其他信息关联来消除不同实体的歧义。例如,用于确定诸如“times”之类的术语是指“纽约时报”还是“时代广场”。

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