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def extract_keywords(text, api_key):
url = "https://api.explinks.com/extract_keywords" # 請替換為實際的API端點
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"text": text
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return "Error: Unable to extract keywords"

# 示例文本
text = "Your text here"
api_key = "your_api_key_here"

# 調用函數
keywords = extract_keywords(text, api_key)
print(keywords)

步驟4：分析和應用關鍵詞

使用API返回的關鍵詞進行深入的市場分析。
根據提取的關鍵詞優化SEO策略、制定內容營銷計劃或進行競爭對手分析。

請確保在實際使用API時，替換示例代碼中的URL和API密鑰為您從提供商處獲得的實際值。如果您在集成過程中遇到任何問題，可以查閱API提供商的技術支持或文檔獲取幫助。

替代方案

關鍵詞提取API – Komprehend

Komprehend提供的關鍵詞提取API具備以下核心功能：

關鍵詞提取：自動識別并提取文本中的關鍵詞匯或短語，幫助用戶快速把握文檔主題。
情感分析：分析文本的情感傾向，識別正面、負面和中性情感。
實體識別：識別文本中的實體，例如人名、地名、組織名等，并進行分類。
主題建模：識別文本數據中的主要討論點和趨勢。
文本分類：自動將文本分類到預定義的類別中，適用于多種場景。

以下是一個使用Python語言和requests庫集成Komprehend關鍵詞提取API的示例代碼：

import requests



def extract_keywords(text, api_key):

    url = "https://api.komprehend.io/extract_keywords"  # 請替換為實際的API端點

    headers = {

        "Authorization": f"Bearer {api_key}",

        "Content-Type": "application/json"

    }

    data = {

        "text": text

    }

    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

    if response.status_code == 200:

        return response.json()

    else:

        return "Error: Unable to extract keywords"



# 示例文本

text = "Your text here"

api_key = "your_api_key_here"



# 調用函數

keywords = extract_keywords(text, api_key)

print(keywords)