关于API:
文本分类API是一个强大的工具,用于将非结构化文本数据组织到预定义类别中。该API使用先进的机器学习算法分析和分类文本数据,使其更容易理解和管理。这对于处理大量非结构化文本数据的应用特别有用,如新闻网站、内容管理系统和客户服务平台。
文本分类API的一个关键优势是能够自动将文本数据分类为预定义类别。这有助于结构化和组织文本数据,便于搜索、筛选和分析。该API可以将文本数据分类为广泛的类别,从简单的主题如“体育”或“政治”到更复杂的类别如“金融”或“技术”。
文本分类API的另一个优点是能够实时处理大量文本数据。该API可以同时处理多条文本数据,使快速有效地分类和管理大量文本数据成为可能。这对于需要快速处理大量文本数据的应用特别有用,如新闻网站或客户服务平台。
总之,文本分类API是一个用于组织和管理非结构化文本数据的有价值工具。凭借其将文本数据分类为预定义类别、实时处理大量文本数据的能力以及使用先进机器学习算法的特点,它是各种应用的理想解决方案。
传递您想要分类的文本。
情感分析 - 确定文本消息、推文或产品评论的情感基调。
垃圾邮件检测 - 将进入的电子邮件消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
新闻分类 - 将新闻文章组织到诸如体育、政治或娱乐等类别中。
主题分类 - 将文档、博客文章或新闻文章分类为特定主题或科目。
语言检测 - 自动检测给定文本的语言。
意图分类 - 确定客户服务聊天机器人或虚拟助手对话中的用户意图。
除了每月API调用限制,没有其他限制。
分类 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
text |
[必需] Enter some text to find related categories. |
{"keywords":["hello","world"],"categories":["World Globes"],"keywords_scored":{"hello":1,"world":1},"categories_scored":{"World Globes":0.05883232666666667},"taxonomy_set":"product_categories","version":"7.5.7","author":"Zylalabs","email":"[email protected]","result_code":"200","result_msg":"Success"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1215/text+classification+api/1055/categorize?text=hello world' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
分类端点返回的结构化数据包括识别的关键词、分类结果及其相应的分数 响应提供了文本如何适合预定义类别的见解
响应中的关键字段包括 "关键词" (识别的术语) "类别" (预测的分类) "关键词得分" (每个关键词的得分) 和 "类别得分" (每个类别的置信度得分)
响应数据以JSON格式组织,包含关键词和类别的数组,以及带有评分的关键词和类别的对象,便于解析和分析
分类端点的主要参数是需要分类的文本输入 用户可以通过提供不同的文本样本来定制他们的请求分析
用户可以利用返回的关键词和类别来增强搜索功能改善内容组织并根据文本的分类洞察定制用户体验
典型的用例包括组织新闻文章、在支持系统中对客户查询进行分类,以及通过对博客文章或产品描述进行分类来增强平台上的内容发现
数据准确性通过对基础机器学习模型的持续训练得以维持,这些模型会使用多样化的数据集进行更新,以提高分类性能和相关性
质量检查包括将模型输出与已知数据集进行验证 定期性能评估 以及用户反馈机制以随着时间的推移提高分类准确性
服务级别:
100%
响应时间:
283ms
服务级别:
100%
响应时间:
308ms
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235ms
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728ms
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379ms
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127ms
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100%
响应时间:
61ms