中文命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）初探
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requests 和 json：bash復制pip install requests以下是一個簡單的代碼示例，展示如何使用 DeepSeek V3 API Key 進行文本生成。
Python復制
import requests
import json
# 配置 API Key 和 API 端點
API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://api.deepseek.com/v3/generate"
# 準備請求數據
data = {
"prompt": "Write a short story about a futuristic city.",
"max_tokens": 150,
"temperature": 0.7
}
# 設置請求頭
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 發送 POST 請求
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 檢查響應
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("Generated Text:", result["text"])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)your_api_key_here 替換為您從 DeepSeek 控制臺生成的 API Key。API_ENDPOINT 是 DeepSeek V3 提供的文本生成接口。prompt 是輸入的提示文本，max_tokens 是生成文本的最大長度，temperature 是控制生成文本多樣性的參數。Authorization 頭傳遞 API Key，Content-Type 設置為 application/json。requests.post 方法發送 POST 請求，并將響應內容解析為 JSON 格式。DeepSeek V3 也支持問答功能，以下是一個問答的代碼示例：
Python復制
import requests
import json
# 配置 API Key 和 API 端點
API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://api.deepseek.com/v3/qa"
# 準備請求數據
data = {
"question": "What is the capital of France?",
"context": "France is a country in Europe."
}
# 設置請求頭
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 發送 POST 請求
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 檢查響應
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("Answer:", result["answer"])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)https://api.deepseek.com/v3/qa。question 是問題文本，context 是提供給模型的上下文信息，幫助模型更好地理解問題。answer 字段包含了模型生成的答案。DeepSeek V3 還支持文本分類功能，以下是一個文本分類的代碼示例：
Python復制
import requests
import json
# 配置 API Key 和 API 端點
API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://api.deepseek.com/v3/classify"
# 準備請求數據
data = {
"text": "I love this product! It is amazing.",
"categories": ["positive", "negative"]
}
# 設置請求頭
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 發送 POST 請求
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 檢查響應
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("Classification:", result["category"])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)https://api.deepseek.com/v3/classify。text 是需要分類的文本，categories 是預定義的分類標簽列表。category 字段包含了模型的分類結果。在使用 DeepSeek V3 API 時，您可能會遇到一些性能問題或錯誤。以下是一些優化和錯誤處理的建議：
data = [
{"prompt": "Write a short story about a futuristic city.", "max_tokens": 150, "temperature": 0.7},
{"prompt": "Write a poem about the ocean.", "max_tokens": 100, "temperature": 0.8}
]
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))max_tokens 和 temperature 參數，以平衡生成質量和性能。401 Unauthorized：API Key 無效或未正確傳遞。400 Bad Request：請求數據格式錯誤或參數不合法。500 Internal Server Error：服務器內部錯誤，建議稍后重試。import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Sending request to DeepSeek API")
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code != 200:
logger.error(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")DeepSeek V3 的強大功能使其適用于多種實際應用場景。以下是一些典型的應用示例：
使用 DeepSeek V3 的問答功能，可以構建智能客服系統，自動回答用戶的問題，提高客戶滿意度。
利用 DeepSeek V3 的文本生成能力，可以自動生成文章、故事、廣告文案等內容，提高創作效率。
通過文本分類功能，可以對用戶評論、社交媒體帖子等進行情感分析，幫助企業了解用戶反饋。
雖然 DeepSeek V3 主要用于文本生成和問答，但也可以通過適當的訓練擴展到機器翻譯領域。
DeepSeek V3 提供了強大的語言模型功能，通過簡單的 API 調用即可實現文本生成、問答和分類等多種應用。本文通過詳細的代碼示例和實際應用場景，幫助開發者快速上手并充分利用 DeepSeek V3 的能力。希望本文對您有所幫助，如果您在使用過程中遇到任何問題，歡迎隨時聯系 DeepSeek 官方支持。
