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随着信息化的倒退，很多具备重要价值的常识暗藏散布在海量数据中，影响了人们获取常识的效率，如何解决繁冗的非结构化文本数据成为难题。
近日，HMS Core 机器学习服务 6.5.0 版本新增在线文本实体抽取能力，该能力能够检测出文本中是否存在比方日期、姓名、专有名词等实体信息，并将此类实体抽取进去，即主动解决非结构化自然语言文本数据的能力。例如，影视行业的利用中经常会呈现大量文字的影评、资讯等内容，应用在线文本实体抽取能力即可疾速提取构造信息，帮忙搭建常识图谱，便于用户清晰了解。
此外，文本实体抽取能力更多利用于问答零碎、信息索引、常识图谱构建等畛域。
问答零碎
问答零碎是信息检索零碎的一种高级模式，它能用精确、简洁的自然语言答复用户提出的问题。在问答零碎实现过程中，则须要用到文本实体抽取能力辨认问题和知识库中的实体信息，再通过多种算法模型匹配出精准答复。
信息索引
应用在线文本实体抽取能力，可命名特定实体信息作为索引和超链接。比方用户在评论时提到的专有名词，能够生成超链接，便于其余用户检索理解相干内容。
常识图谱构建
常识图谱是由实体、关系和属性组成的一种数据结构，即具备有向图构造的一个知识库，文本实体抽取能力作为常识图谱构建过程中的底层能力，有着极其重要的作用。比方构建音乐常识图谱，首先须要大量的文本数据中提取出歌手、歌曲、作词、影视等相干信息，而后再进行常识图谱的搭建。
目前，华为机器学习服务在线文本实体抽取能力共反对人名、金钱、影视名、网页链接在内的 16 个实体类别，可依据理论语义场景利用于不同类别的 App 中。
集成步骤
- 开发筹备
具体筹备步骤可参考华为开发者联盟官网。
- 集成和配置 apigateway 鉴权
基于 apigateway 的鉴权机制：
"paths": {
"/entityExtract": { "post": { "operationId": "entityExtract",
"parameters": [{"in": "body", "name": "req", "required": true,
"schema": {"$ref": "#/definitions/NerEnterReq"} }, {
"name": "X-Request-ID", "in": "header", "required": true,
"type": "string"
}, {"name": "X-Package-Name", "in": "header", "required": true,
"type": "string" }, ……],
"responses": {"200": { "description": "response of 200",
"schema": {"$ref": "#/definitions/ResponseEntityNerBodyVo"}}}}}- 创立在线文本实体结构器
// 应用自定义的参数配置创立语种检测器。MLRemoteNerSetting setting = new MLRemoteNerSetting.Factory()
.setSourceLangCode("zh")
.create();
MLRemoteNer ner = MLNerFactory.getInstance().getRemoteNer(setting);
进行文本实体抽取。- 在线获取文本实体抽取
异步办法示例代码：
ner.asyncEntityExtract(input).addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<RemoteNerResultItem[]>() {
@Override
public void onSuccess(RemoteNerResultItem[] remoteNerResults) {
// 胜利的解决逻辑。if(remoteNerResults != null){// 有辨认后果}else {// 辨认后果为空}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// 辨认失败, 获取相干异样信息。try {MLException mlException = (MLException) e;
// 获取错误码，开发者能够对错误码进行解决，依据错误码进行差异化的页面提醒。int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者能够联合错误码，疾速定位问题。String errorMessage = mlException.getMessage();} catch (Exception error) {// 转换错误处理。}
}
});同步办法示例代码：
try {RemoteNerResultItem[] remoteNerResults = ner.syncEntityExtract(input);
// 辨认胜利逻辑
if(remoteNerResults != null){// 有辨认后果}else {// 辨认后果为空}
} catch (MLException mlException) {
// 失败的解决逻辑。// 获取错误码，开发者能够对错误码进行解决，依据错误码进行差异化的页面提醒。int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息，开发者能够联合错误码，疾速定位问题。String errorMessage = mlException.getMessage();}- 实现后，开释资源
if (ner != null) {ner.stop();
}理解更多详情 >>
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