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新聞文本分析-Connexun
專用API
【更新時間: 2024.06.18】
Connexun-新聞文本分析API，B.I.R.B. AL(專有的人工智能引擎)有一個多類和多語言分類器。它以各種語言生成簡短的新聞摘要。
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什么是Connexun的新聞文本分析?
"新聞自然語言處理API"將自然語言處理 (NLP) 應用于新聞數據流。我們的 NLP 模型利用 20 多個結構化數據點豐富所有新聞文章，包括但不限于關鍵詞（建議標簽）、位置實體和情感分析。實時搜索和分析新聞內容，利用我們的技術優勢，每天抓取和索引成千上萬的新聞來源。利用我們經過清理的新聞數據實時數據集來查詢分析已發布的內容。
什么是Connexun的新聞文本分析接口？
Connexun的新聞文本分析有哪些核心功能？
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總結自動創建給定文件的壓縮版本，保留其信息、內容和意圖的過程。我們使用 13000 多份人工撰寫的摘要來發現依賴關系。
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短文本地緣分析器利用我們檔案中的數百萬篇世界新聞文章構建的語義空間中的相近信息，將任何單詞/短語或短文與國家聯系起來。
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語言檢測返回輸入文本中標識的語言。
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情感評估返回所輸入文本的積極、消極或中性情緒。
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Connexun的新聞文本分析的核心優勢是什么？
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自動摘要能力：該API能夠自動創建文檔的壓縮版本，同時保留原文的關鍵信息、內容和意圖。這得益于其基于大量（13000多份）人工撰寫摘要的學習，能夠發現并利用文本中的依賴關系，為用戶提供高效的內容精煉工具。
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地理關聯分析：擁有強大的短文本地緣分析功能，通過在由數百萬篇世界新聞文章構建的語義空間中進行匹配，能精確地將單詞、短語或短文與相關的國家聯系起來。這一功能對于理解新聞的地域背景和進行地域化內容分析特別有幫助。
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語言檢測：提供準確的語言識別服務，能夠識別輸入文本中的語言種類。這對于多語言環境下的信息處理和分類尤為重要，增加了API的國際適用性和靈活性。
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情感評估：能夠對輸入的新聞文本進行情感傾向分析，判斷其為積極、消極或中性。這對于輿情監控、品牌聲譽管理和內容策略調整等應用極為關鍵，幫助用戶快速理解公眾對特定話題或事件的情緒反應。
在哪些場景會用到Connexun的新聞文本分析？
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媒體監測與輿情分析：新聞機構、品牌公關部門或市場研究公司可以利用此API對海量新聞內容進行實時監控。通過情感評估功能，他們可以迅速了解公眾對某一事件、品牌或產品的態度變化（正面、負面或中立），從而快速響應市場動態或危機管理。地理關聯分析則幫助這些機構定位輿情熱點的地理分布，為區域化策略提供依據。 |
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| 內容個性化與推薦系統：在線新聞平臺或內容聚合應用可以集成該API以優化其內容推薦算法。自動摘要功能能夠生成文章概要，幫助用戶快速預覽并決定是否閱讀全文，提升用戶體驗。同時，結合情感評估和用戶偏好數據，平臺能更精準地推送符合用戶興趣和情緒偏好的內容，增強用戶粘性及互動率。 |
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文本分析API
張貼文章摘要
獲取文本摘要，并根據句子編號對句子進行排序。
匯總有效的輸入內容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后將這些句子按照在正文中出現的先后順序進行組合，這就是正文中權重最高的句子，也稱為摘要。
張貼文本以評估其情感
返回輸入文本的積極或消極情感。
該端點將英語文本作為輸入，并評估文本的整體情感是積極的還是消極的。這種情感以及獲得的分數將以 JSON 對象的形式返回。反映文本情感的主要值是分數，分數可能低于零--多為負面情感，也可能高于零--多為正面情感。我們將連續得分轉換成兩類：負面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。這種劃分是主觀的，可用于按情感對文本進行分類。
詳情參考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
文本分析API
張貼文章摘要
獲取文本摘要，并根據句子編號對句子進行排序。
匯總有效的輸入內容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后將這些句子按照在正文中出現的先后順序進行組合，這就是正文中權重最高的句子，也稱為摘要。
張貼文本以評估其情感
返回輸入文本的積極或消極情感。
該端點將英語文本作為輸入，并評估文本的整體情感是積極的還是消極的。這種情感以及獲得的分數將以 JSON 對象的形式返回。反映文本情感的主要值是分數，分數可能低于零--多為負面情感，也可能高于零--多為正面情感。我們將連續得分轉換成兩類：負面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。這種劃分是主觀的，可用于按情感對文本進行分類。
詳情參考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
