API के बारे में:
कोर्पस भाषाशास्त्र corpus linguistics में, शब्द-भाग टैगिंग (POS टैगिंग या PoS टैगिंग या POST), जिसे व्याकरणात्मक टैगिंग भी कहा जाता है, एक पाठ (कोर्पस) में एक शब्द को एक विशेष शब्द-भाग के रूप में चिह्नित करने की प्रक्रिया है,[1] जो इसके परिभाषा और इसके संदर्भ पर आधारित होती है। इसका एक सरल रूप स्कूल के बच्चों को आमतौर पर यह पहचानने के लिए सिखाया जाता है कि शब्द संज्ञा, क्रिया, विशेषण, क्रियाविशेषण आदि के रूप में हैं।
कोई भी पाठ इस API को JSON के रूप में पास करें, और भाषण के विभिन्न भागों के लिए सभी संभावित टैग प्राप्त करें।
दिए गए पाठों से संवैधानिक जानकारी प्राप्त करने के लिए इस API का उपयोग करें।
मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए शानदार API। अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करें ताकि वे विभिन्न भाषण भागों को आसानी से पहचान सकें।
महीने में API कॉल सीमाओं के अलावा, कोई अन्य सीमाएं नहीं हैं।
प्रदान किए गए पाठ को शब्दों के भाग जैसे संज्ञा, क्रिया, विशेषण, क्रियाविशेषण आदि के साथ टैग करें
शब्द-भाग लेबल:
CC - समनिर्धायक संबंध
CD - कार्डिनल संख्या
DT - निर्धारक
EX - अस्तित्ववादी वहाँ
FW - विदेशी शब्द
HYPH - हाइफ़न
IN - पूर्वसर्ग या अधीनस्थ संबंध
JJ - विशेषण
JJR - विशेषण, तुलनात्मक
JJS - विशेषण, सर्वोत्तम
LS - सूची आइटम मार्कर
MD - मौडल
NFP - अतिरिक्त विराम चिह्न
NN - संज्ञा, एकवचन या सामूहिक
NNP - उचित संज्ञा, एकवचन
NNPS - उचित संज्ञा, बहुवचन
NNS - संज्ञा, बहुवचन
PDT - पूर्वनिर्धारक
POS - स्वामित्व का अंत
PRP - व्यक्तिगत सर्वनाम
PRP$ - स्वामित्व सर्वनाम
RB - क्रियाविशेषण
RBR - क्रियाविशेषण, तुलनात्मक
RBS - क्रियाविशेषण, सर्वोत्तम
RP - कण
SYM - प्रतीक
TO - को
UH - विस्मयादिबोधक
VB - क्रिया, मूल रूप
VBD - क्रिया, भूतकाल
VBG - क्रिया, gerund या वर्तमान भाग
VBN - क्रिया, भूतकाल का भाग
VBP - क्रिया, गैर-3रे व्यक्ति एकवचन वर्तमान
VBZ - क्रिया, 3रे व्यक्ति एकवचन वर्तमान
WDT - Wh-निर्धारक
WP - Wh-सर्वनाम
WP$ - स्वामित्व Wh-सर्वनाम
WRB - Wh-क्रियाविशेषण
XX - अज्ञात
ADD - ईमेल
AFX - उपसर्ग
पीओएस टैगिंग - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] Json |
{"badRequest": false, "creditsUsed": 1, "errors": [], "forbidden": false, "invalidSession": false, "noSessionFound": false, "notAuthorized": false, "sentences": [{"tokens": [{"labels": [{"label": "EX", "score": 0.9999990463256836}], "text": "There"}, {"labels": [{"label": "VBZ", "score": 0.9999969005584717}], "text": "is"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.9999946355819702}], "text": "a"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.999990701675415}], "text": "house"}, {"labels": [{"label": "IN", "score": 0.9999613761901855}], "text": "by"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.9999933242797852}], "text": "the"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.9998831748962402}], "text": "lake"}, {"labels": [{"label": "WDT", "score": 0.993063747882843}], "text": "that"}, {"labels": [{"label": "PRP", "score": 1.0}], "text": "we"}, {"labels": [{"label": "MD", "score": 0.9999997615814209}], "text": "could"}, {"labels": [{"label": "VB", "score": 0.9998855590820312}], "text": "use"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.999998927116394}], "text": "this"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.9999990463256836}], "text": "summer"}, {"labels": [{"label": ".", "score": 0.9999368190765381}], "text": "."}]}], "statusCode": 200, "tooManyRequests": false}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/821/part-of-speech+tagging+api/580/pos+tagging' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "There is a house by the lake that we could use this summer."
}'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
POS टैगिंग एपीआई प्रदान किए गए टेक्स्ट में प्रत्येक टोकन के लिए टैग किए गए भाषाशास्त्रीय भागों को शामिल करते हुए एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है प्रतिक्रिया में "badRequest" "creditsUsed" "errors" और "sentences" जैसे फ़ील्ड शामिल होते हैं जहां प्रत्येक वाक्य में उनके संबंधित लेबल और विश्वास स्कोर के साथ टोकनों का एक ऐरे होता है
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्रों में "badRequest" (अनुरोध की वैधता को संकेत करता है) "creditsUsed" (उपयोग की गई क्रेडिट की संख्या) "errors" (कोई प्रसंस्करण त्रुटियाँ) और "sentences" (टोकन और उनके संबंधित टैग के साथ वाक्यों का सरणी) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित किया गया है इसमें अनुरोध की स्थिति के लिए फ़ील्ड और "वाक्यों" की एक सरणी है प्रत्येक में "टोकन" होते हैं प्रत्येक टोकन में "पाठ" और "लेबल" होते हैं जहां "लेबल" शब्द के भाग और विश्वास स्कोर प्रदान करते हैं
एपीआई इनपुट टेक्स्ट में प्रत्येक शब्द के लिए भाषाई छोटे हिस्सों की जानकारी प्रदान करता है जिसमें संज्ञा, क्रिया, विशेषण, क्रिया विशेषण और अन्य के लिए लेबल शामिल हैं प्रत्येक लेबल के साथ एक विश्वास स्कोर होता है जो टैगिंग की सटीकता को दर्शाता है
उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को विभिन्न पाठ इनपुट प्रदान करके अनुकूलित कर सकते हैं जो JSON प्रारूप में होते हैं एपीआई किसी भी मान्य पाठ को संसाधित करता है जो भाग-ऑफ-स्पीच टैगिंग के लिए विश्लेषित पाठ के प्रकार और लंबाई में लचीलापन की अनुमति देता है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग कार्य शामिल हैं जैसे कि अर्थशास्त्रीय विश्लेषण पाठ वर्गीकरण और भाषाई भागों को पहचानने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण यह व्याकरण सिखाने के लिए शैक्षिक उपकरणों में भी उपयोग किया जा सकता है
डेटा सटीकता को उन्नत एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो शब्दों के संदर्भ और परिभाषाओं का विश्लेषण करते हैं एपीआई व्यापक भाषाई डेटा सेट पर टैगिंग सटीकता को सुधारने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है
उपयोगकर्ता उत्तर में एक सुसंगत संरचना की अपेक्षा कर सकते हैं प्रत्येक टोकन को उसके भाषाई भाग के अनुसार लेबल किया गया है सामान्य पैटर्न में प्रत्येक वाक्य के लिए कई टोकन शामिल होते हैं प्रत्येक के पास एक लेबल और स्कोर होता है जो आसान पार्सिंग और विश्लेषण की सुविधा प्रदान करता है
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
1,168ms
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