詳解API：應用程序編程接口終極指南
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頂級使用案例：
實體檢測為何重要？ 對于各行各業的產品團隊和開發人員來說，實體檢測是一種非常有價值的數據收集和分析工具。
例如：
電話和 CRM 平臺： 識別特定人員、公司或競爭對手名稱，并自動填充相關字段。 通過對對話進行分類，縮短客戶響應時間。
招聘平臺： 識別特定角色、職位、公司、薪資等，并自動填充相關字段。 快速整理簡歷，方便招聘流程。
虛擬會議平臺： 識別特定人員、公司或競爭對手名稱，并自動填充相關字段。 分析對話主題、參與者、地點等。
語音機器人： 識別人物、公司或競爭對手名稱，自動觸發相關操作，實現自動化和個性化互動。
醫療：識別病情、統計數據、藥物、傷害等，對病人信息進行分類并分析結果。
通過收集這些實體信息，產品團隊就能獲得寶貴的客戶或員工信息，無論其所屬行業如何。 然后，這些團隊就可以進行分析，增進對客戶的了解，調整營銷活動，修改產品等。
既然我們已經討論了什么是命名實體檢測（Named Entity Detection）以及它是如何工作的，下面就讓我們來看看目前市場上最好的幾種實體檢測 API。 請注意，這些 API 中有些支持對已有文本進行實體檢測，有些則對音頻或視頻流進行實體檢測（同時進行轉錄）。
AssemblyAI 的實體檢測 API 可在轉錄文本（如音頻流）之上檢測各種實體，其準確性達到業內最高水平。 AssemblyAI 經常更新其 API 產品，最近又增加了駕駛執照和銀行信息（如賬戶和路由號碼）作為可檢測的額外實體。
開發人員和產品經理將 AssemblyAI 的實體檢測 API 用于各種人工智能用例和行業，包括為尖端的收入智能平臺和對話智能平臺提供支持。
Dandelion 可對文檔和社交媒體中的文本進行 “實體提取”。 基于歐洲的 API 支持英語、意大利語、法語、德語、葡萄牙語、西班牙語和俄語的實體檢測，準確度各不相同。 目前還沒有能夠檢測的實體列表。
希望測試實體檢測工具的開發人員可以在一定范圍內免費測試。
谷歌的自然語言應用程序接口（Natural Language API）還支持實體分析和提取，以及從非結構化文本中提取大量其他功能。 其服務分為兩個部分：
谷歌自然語言 API 的價格比其他 API 要高，不過他們也支持多達 5000 個字符的免費層級。 開發人員還可以將谷歌自然語言 API 與轉錄 API 結合使用，對音頻流進行實體檢測。
Azure 認知服務支持基于人工智能的分析，涵蓋語音、語言、視覺、決策和 OpenAI 應用程序。 實體 “識別 “是其語言產品的一部分，允許用戶檢測文本或音頻流中的常見和自定義實體。
雖然開發人員可以免費試用 Azure，但入門可能有點麻煩，尤其是在還需要語音識別服務的情況下。
TextRazor API 可幫助用戶從各種文本文檔中提取 “誰、什么、為什么和如何”。 其命名實體識別功能可以檢測出人物、地點和公司等實體，還可以尋找消歧線索以提高準確率，但準確率仍低于其他實體檢測 API。
起價為每月 200 美元，每天 6,000 次請求。
最后，Allganize 是一個 NLU API。 命名實體識別（NER）應用程序接口旨在促進更好的客戶互動，它可以分析文本，自動對關鍵詞進行分類，并提取所提及的人、地點和事件的有意義信息。
他們的增長級提供免費試用，然后以每通電話 0.02 美元的價格撥打多達 10,000 個電話。
上文用到的實體識別api如下：
冪簡集成 API Hub推薦如下國內替代服務商：
本文翻譯源自：https://www.assemblyai.com/blog/6-best-named-entity-recognition-apis-entity-detection/
