Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst die Analyse von Text oder Sprache, um daraus eine Bedeutung zu extrahieren und dann auf der Grundlage dieser Bedeutung Maßnahmen zu ergreifen. NLP Techniken werden in vielen Anwendungen eingesetzt, z. B. in der maschinellen Übersetzung, der automatischen Zusammenfassung, in Systemen zur Beantwortung von Fragen, in Informationssuchsystemen, in der Textklassifizierung und in anderen. In diesem Zusammenhang werden wir unseren Endpunkt für die Textzusammenfassung in unserem NLP API genauer unter die Lupe nehmen.

Über APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache

APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache sind maschinelle Lernwerkzeuge, die darauf trainiert sind, den Tonfall von Texten zu bewerten, die Syntax zu analysieren, Entitäten zu identifizieren und Inhalte zu klassifizieren. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern, relevante Informationen aus jedem Text, mit dem sie arbeiten, zu verstehen und zu extrahieren, um die Stimmung der Kunden zu ermitteln oder Einblicke in Online-Konversationen zu ihrem Produkt oder ihrer Dienstleistung zu gewinnen. NLP ist ein Bereich, der maschinelles Lernen, Informatik und Linguistik kombiniert.

Kurze Geschichte der natürlichen Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist der Prozess des Verstehens, Analysierens und Erzeugens natürlicher Sprache. Es gibt sie seit den 1950er Jahren, als Informatiker begannen, Wege zu erforschen, wie Computer menschliche Sprachen verstehen können. Seitdem hat sich NLP mit der Entwicklung immer ausgefeilterer Algorithmen und leistungsfähigerer Computerressourcen wie neuronaler Netze sprunghaft weiterentwickelt. Heute wird NLP in einer Vielzahl von Anwendungen wie Chatbots, Suchmaschinen, automatischen Übersetzungsdiensten und digitalen Assistenten wie Alexa oder Siri eingesetzt.

Wie funktionieren die APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache?

APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sind eine Art AI , die es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen. Dies wird durch verschiedene Ansätze wie Textanalyse, Kategorisierung und natürliches Sprachverständnis erreicht. Im Allgemeinen nehmen NLP APIs einen Text wie einen Satz oder einen Absatz auf und geben dann Ergebnisse aus, die die Bedeutung des Textes, seine Stimmung oder Emotionalität sowie andere Daten enthalten.

Warum sind NLP APIs wichtig?

NLP APIs sind für die Integration von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache in bestehende Systeme erforderlich. Diese Software ermöglicht es Entwicklern, Text schnell und genau zu analysieren und zu klassifizieren und übertrifft damit die menschlichen Fähigkeiten. Sobald sie in ein System integriert ist, kann sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. zum Verständnis der Kundenstimmung, zur Gewinnung von UX-Einblicken und zur Verknüpfung von Anfragen mit Zahlungsnachweisen.

TextCortex NLP API für Textzusammenfassungen

Sind Sie auf der Suche nach einem Natural Language Processing API für Text Summarization, das Sie direkt in Ihre bestehende Software-Architektur integrieren können? Seien Sie unser Gast, nehmen Sie sich einen Drink und schauen Sie sich unsere Text Summarization API powered by Transformer models an.

Unsere Dokumentation: https://docs.textcortex.com/api/pfade/texte-zusammenfassungen/post

API Überblick: https://textcortex.com/text-generation-api

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Wie funktioniert TextCortex API ?

Bei der Textzusammenfassung wird ein Textblock einfach zusammengefasst, um ihn zu verkürzen.

NLP API für die Textzusammenfassung

Nehmen wir an, Sie haben den folgenden Textblock:

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) ist ein autoregressives Sprachmodell aus dem Jahr 2020, das Deep Learning einsetzt, um menschenähnlichen Text zu produzieren. Ausgehend von einem anfänglichen Text als Aufforderung produziert es Text, der die Aufforderung fortsetzt. Bei der Architektur handelt es sich um ein reines Decoder-Transformationsnetzwerk mit einem 2048 Token langen Kontext und einer damals noch nie dagewesenen Größe von 175 Milliarden Parametern, die 800 GB Speicherplatz erfordern. Das Modell wurde mit generativem Pre-Training trainiert, d. h. es wird so trainiert, dass es das nächste Token auf der Grundlage früherer Token vorhersagt. Das Modell zeigte bei vielen Aufgaben ein starkes Zero-Shot- und Little-Shot-Lernen. Das Nachfolgemodell von GPT-2, GPT-3, ist das Sprachvorhersagemodell der dritten Generation in einer GPT-Serie, die von OpenAI, einem in San Francisco ansässigen Forschungslabor für künstliche Intelligenz, entwickelt wurde. GPT-3 wurde im Mai 2020 vorgestellt und befand sich im Juli 2020 in der Betaphase. Es ist Teil eines Trends bei Systemen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei denen Sprachrepräsentationen vortrainiert werden.

Ein Zusammenfassungsmodell würde etwa so aussehen:

GPT-3 ist das Sprachvorhersagemodell der dritten Generation, das von OpenAI im Jahr 2020 veröffentlicht wird. Es handelt sich um ein autoregressives Sprachmodell mit einem reinen Decoder-Transformator-Netzwerk, einem Kontext mit 2048 Token und 175 Milliarden Parametern, die 800 GB Speicherplatz benötigen. Es wurde mit generativem Pre-Training trainiert, um das nächste Token auf der Grundlage früherer Token vorherzusagen, und hat bei vielen Aufgaben ein starkes Zero-Shot- und Little-Shot-Lernen gezeigt.

Sie können diese Modelle in Ihre eigenen Systeme integrieren und die generativen AI Funktionen nutzen, um Ihren Nutzern ein nahtloses Erlebnis zu bieten. Sobald Sie mit unserem API verbunden sind, müssen Sie nur noch eine POST Anfrage mit den erforderlichen Informationen senden, um eine Zusammenfassung für zu erstellen.

nlp api für die Verdichtung

Warum die Zusammenfassung API?

Die Textzusammenfassung kann in vielen Situationen sinnvoll eingesetzt werden. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele aus der Praxis.

News Rückblick

Marketing- und Handelsverantwortliche müssen oft viel Zeit auf das Lesen von Nachrichten verwenden. Zusammengefasstes Material kann ihnen dabei helfen, sowohl ihre Energie als auch ihre wertvolle Zeit zu sparen.

Erstellung von Inhalten

Wenn Unternehmen regelmäßig mehrere Inhalte produzieren, ist es wahrscheinlich, dass sie jeden Artikel in einer Überschrift oder Zusammenfassung zusammenfassen müssen, damit er auf den Kanälen der sozialen Medien geteilt werden kann.

Parsing von Rechtsdokumenten

Die Automatisierung des Lesens und Verstehens von Rechtsdokumenten kann eine großartige Möglichkeit sein, Zeit zu sparen. Anstatt alle Details durchzulesen, könnten die Menschen eine Zusammenfassung der Inhalte des Dokuments erhalten.

Erstellung von Berichten

Außerdem kann die Verdichtung bei der Erstellung von Berichten helfen, die für Kunden, das Management oder Mitarbeiter benötigt werden.

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