NLP API voor parafraseren (natuurlijke taalverwerking)

Wat is natuurlijke taalverwerking?

Het omvat het analyseren van tekst of spraak om er betekenis uit te halen, en vervolgens actie te ondernemen op basis van die betekenis. NLP technieken worden gebruikt in vele toepassingen, zoals automatische vertaling, automatische samenvatting, vraagbeantwoordingssystemen, informatiezoeksystemen, tekstclassificatie en meer. In deze context gaan we ons eindpunt Parafraseren bekijken binnen onze API.

Hoe werkt parafraseren API ?

Twee zinnen kunnen worden omschreven als parafrases als hun beoogde boodschap hetzelfde is, maar de gebruikte bewoordingen of structuur verschillend. 

Om de duidelijkheid te vergroten, vertrouwen te wekken in de inhoud van het onderwerp en een vaardige schrijfvaardigheid te ontwikkelen, kan het herformuleren van tekst worden gebruikt. 

Het ombuigen van de taal van opgestelde werken door herschrijven kan de leesbaarheid verbeteren, waardoor het gemakkelijker te verteren is, terwijl de auteurs bovendien hun werk kunnen verfijnen, waardoor de diverse boodschappen een passender toon krijgen en de belangrijkste stellingen sterker worden ondersteund.

2 Methoden voor parafraseren in NLP: Regelgebaseerd & ML-gebaseerd

Bij het maken van parafrases wordt de betekenis van een oorspronkelijke zin of zinsdeel overgebracht met andere woorden en structuur.

Dit kan worden bereikt met twee primaire methoden: op regels gebaseerd, waarbij handmatig regels worden gemaakt om de oorspronkelijke tekst om te zetten in gelijkwaardige semantische versies, en op machine learning gebaseerd, waarbij parafrases automatisch worden gegenereerd aan de hand van gegevens. Voorbeelden van technieken die gebruikt worden voor geautomatiseerd parafraseren zijn deep learning, generative adversarial networks (GANs), en reinforcement learning modellen.

Parafraseren werd vroeger behandeld als een taalvertaaltaak, gewoonlijk gedaan door gebruik te maken van een tweetalig corpus dat tussen talen verschoof. Maar sinds het ontstaan van Transformers in 2017, een kunstmatig neuraal netwerkmodel dat de parafraseringsarena en vele andere NLP inspanningen veranderde, is alles veranderd.

Dit systeem toonde meteen zijn effectiviteit in het omgaan met gegevens die lange-afstandsafhankelijkheden bevatten. Aanvankelijk ontwikkeld om NLP taken op zich te nemen, is het gebruik van Transformers uitgebreid en heeft verbazingwekkende successen geboekt op verschillende terreinen.

TextCortex' NLP API voor parafraseren 

Als je op zoek bent naar een Natural Language Processing dienst of een Parafrasering API die je rechtstreeks kunt integreren in je bestaande software-architectuur? Wees onze gast, pak een drankje en bekijk onze Parafrasering API aangedreven door transformator modellen.

Onze documentatie: https://docs.textcortex.com/api/paden/teksten-parafrases/post

API Overzicht: https://textcortex.com/tekstgeneratie-.api

Meld je aan en ontvang direct gratis credits om onze API te proberen. (Ga naar je Accountinstellingen om je API Sleutel te genereren nadat je bent ingelogd).

Je kunt TextCortex API integreren in je eigen systemen en gebruik maken van generatieve AI mogelijkheden voor je aangepaste behoeften. Het enige wat je hoeft te doen is een POST verzoek sturen naar het betreffende eindpunt met de vereiste invoervelden ingevuld.

Hoe werkt onze Parafrasering API ?

Tekst parafraseren is eenvoudigweg het proces van het samenvatten van een blok tekst om het korter te maken.

Stel dat je het volgende blok tekst hebt:

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) is een in 2020 uitgebracht autoregressief taalmodel dat deep learning gebruikt om mensachtige tekst te produceren. Gegeven een initiële tekst als prompt, produceert het tekst die de prompt voortzet.

Een parafrasiemodel zou iets dergelijks teruggeven:

GPT-3, dat in 2020 uitkwam, is een soort autoregressief taalmodel dat deep learning technieken gebruikt om inhoud te creëren die lijkt op de geschreven uitingen van mensen. Beginnend met een inleidende tekst, modelleert en vervolgt het vervolgens wat eerder werd gesteld.

Praktische voorbeelden van parafraseren API

Van het herschrijven van academische essays tot het vergroten van de dataset als je niet veel voorbeelden hebt voor je tekstclassificatiemodel, er zijn verschillende use-cases voor een parafraser. 

Om er maar een paar te noemen, enkele van de use cases kunnen ook zijn: geautomatiseerde documentclassificatie, automatische vertaling, systemen voor het ophalen van informatie en nog veel meer.

Meld je aan en ontvang direct gratis credits om onze API te proberen. (Ga naar je Accountinstellingen om je API Sleutel gratis te genereren nadat je je hebt aangemeld. Wij geven $5 credits).