随着信息化的发展,很多具有重要价值的知识隐藏分布在海量数据中,影响了人们获取知识的效率,如何处理繁杂的非结构化文本数据成为难题。

近日,HMS Core​​机器学习服务​​,该能力可以检测出文本中是否存在比如日期、姓名、专有名词等实体信息,并将此类实体抽取出来,即自动处理非结构化自然语言文本数据的能力。例如,影视行业的应用中常常会出现大量文字的影评、资讯等内容,使用在线文本实体抽取能力即可快速提取结构信息,帮助搭建知识图谱,便于用户清晰理解。

在线文本实体抽取能力,助力应用解析海量文本数据_问答系统

此外,文本实体抽取能力更多应用于问答系统、信息索引、知识图谱构建等领域。

问答系统

问答系统是信息检索系统的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户提出的问题。在问答系统实现过程中,则需要用到文本实体抽取能力识别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回答。

信息索引

使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。比如用户在评论时提到的专有名词,可以生成超链接,便于其他用户检索了解相关内容。

知识图谱构建

知识图谱是由实体、关系和属性组成的一种数据结构,即具有有向图结构的一个知识库,文本实体抽取能力作为知识图谱构建过程中的底层能力,有着极其重要的作用。比如构建音乐知识图谱,首先需要大量的文本数据中提取出歌手、歌曲、作词、影视等相关信息,然后再进行知识图谱的搭建。 目前,华为机器学习服务在线文本实体抽取能力共支持人名、金钱、影视名、网页链接在内的16个实体类别,可根据实际语义场景应用于不同类别的App中。

集成步骤

  1. 开发准备

详细准备步骤可参考​​华为开发者联盟官网​​。


  1. 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"}}}}}
  1. 创建在线文本实体构造器
// 使用自定义的参数配置创建语种检测器。
MLRemoteNerSetting setting = new MLRemoteNerSetting.Factory()
.setSourceLangCode("zh")
.create();
MLRemoteNer ner = MLNerFactory.getInstance().getRemoteNer(setting);
进行文本实体抽取。
  1. 在线获取文本实体抽取

异步方法示例代码:

ner.asyncEntityExtract(input).addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<RemoteNerResultItem[]>() {
@Override
public void onSuccess(RemoteNerResultItem[] remoteNerResults) {
// 成功的处理逻辑。
if(remoteNerResults != null){
// 有识别结果
}else {
// 识别结果为空
}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// 识别失败,获取相关异常信息。
try {
MLException mlException = (MLException) e;
// 获取错误码,开发者可以对错误码进行处理,根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息,开发者可以结合错误码,快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
} catch (Exception error) {
// 转换错误处理。
}
}
});

同步方法示例代码:

try {
RemoteNerResultItem[] remoteNerResults = ner.syncEntityExtract(input);
// 识别成功逻辑
if(remoteNerResults != null){
// 有识别结果
}else {
// 识别结果为空
}
} catch (MLException mlException) {
// 失败的处理逻辑。
// 获取错误码,开发者可以对错误码进行处理,根据错误码进行差异化的页面提示。
int errorCode = mlException.getErrCode();
// 获取报错信息,开发者可以结合错误码,快速定位问题。
String errorMessage = mlException.getMessage();
}
  1. 完成后,释放资源
if (ner != null) {
ner.stop();
}

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