Natural Language Processing 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 zullen we ons eindpunt Tekstsamenvatting binnen onze NLP API onder de loep nemen.

Over Natural Language Processing API's

API's voor natuurlijke taalverwerking zijn hulpmiddelen voor machinaal leren die vooraf zijn getraind om de toon van tekst te beoordelen, evenals de syntaxis te analyseren, entiteiten te identificeren en inhoud te classificeren. Met deze technologie kunnen ontwikkelaars relevante informatie begrijpen en halen uit elke tekst waarmee ze werken, om het sentiment van de klant te bepalen of inzicht te krijgen in online conversaties over hun product of dienst. NLP is een vakgebied dat machinaal leren, informatica en taalkunde combineert.

Korte geschiedenis van natuurlijke taalverwerking

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is het proces van begrijpen, analyseren en genereren van natuurlijke taal. Het bestaat al sinds de jaren 1950, toen computerwetenschappers manieren begonnen te onderzoeken om computers menselijke talen te laten begrijpen. Sindsdien heeft NLP zich met sprongen ontwikkeld met de ontwikkeling van meer verfijnde algoritmen en krachtige computerhulpmiddelen zoals neurale netwerken. Tegenwoordig wordt NLP gebruikt in een groot aantal toepassingen, zoals chatbots, zoekmachines, automatische vertaaldiensten en digitale assistenten zoals Alexa of Siri.

Hoe werken Natural Language Processing API's?

Natuurlijke taalverwerking (NLP) API's zijn een soort AI waarmee computers menselijke taal kunnen begrijpen. Dit gebeurt via verschillende benaderingen zoals tekstanalyse, categorisatie en natuurlijk taalbegrip. In het algemeen nemen NLP API's tekst op, zoals een zin of alinea, en geven dan resultaten die de betekenis van de tekst bevatten, het sentiment of de emotionaliteit ervan, samen met andere gegevens.

Waarom zijn NLP API's belangrijk?

NLP API's zijn nodig voor de integratie van software voor natuurlijke taalverwerking in bestaande systemen. Met deze software kunnen ontwikkelaars tekst snel en nauwkeurig analyseren en classificeren, wat het menselijk vermogen overtreft. Eenmaal toegevoegd aan een systeem, kan het worden gebruikt voor allerlei doeleinden, zoals het begrijpen van het klantsentiment, het verkrijgen van UX-inzichten, en het koppelen van verzoeken aan betalingsbewijzen.

TextCortex' NLP API voor tekstsamenvatting

Ben je op zoek naar een Natural Language Processing API voor Text Summarization die je rechtstreeks kunt integreren in je bestaande software-architectuur? Wees onze gast, neem een drankje en bekijk onze Text Summarization API powered by Transformer modellen.

Onze documentatie: https://docs.textcortex.com/api/paden/teksten-samenvattingen/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).

Hoe werkt TextCortex API ?

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

NLP API voor tekstsamenvatting

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. De architectuur is een decoder-only transformator netwerk met een 2048-tekens lange context en een toen ongekende grootte van 175 miljard parameters, waarvoor 800GB nodig is om op te slaan. Het model werd getraind met behulp van generatieve pre-training; het wordt getraind om te voorspellen wat het volgende token is op basis van eerdere tokens. Het model demonstreerde een sterk zero-shot en few-shot leren op vele taken. GPT-3, de opvolger van GPT-2, is het derde generatie taalvoorspellingsmodel in een GPT-serie, gemaakt door OpenAI, een onderzoekslaboratorium voor kunstmatige intelligentie in San Francisco. GPT-3, dat in mei 2020 werd geïntroduceerd en vanaf juli 2020 in bètatest was, maakt deel uit van een trend in natuurlijke taalverwerkingssystemen (NLP) van voorgetrainde taalrepresentaties.

Een samenvattingsmodel zou iets dergelijks opleveren:

GPT-3 is het derde generatie taalvoorspellingsmodel dat in 2020 door OpenAI is uitgebracht. Het is een autoregressief taalmodel met een decoder-only transformator netwerk, een context van 2048 tokens, en 175 miljard parameters waarvoor 800GB nodig is om op te slaan. Het werd getraind met behulp van generatieve pre-training om te voorspellen wat het volgende token is op basis van eerdere tokens, en heeft aangetoond sterk zero-shot en few-shot te leren op vele taken.

Je kunt deze modellen integreren in je eigen systemen en gebruik maken van de generatieve AI mogelijkheden om je gebruikers een naadloze ervaring te bieden. Als je eenmaal verbonden bent met onze API, hoef je alleen maar een POST verzoek te sturen met de benodigde informatie om een samenvatting voor te maken.

nlp api voor samenvatting

Waarom samenvatten API gebruiken?

Tekstsamenvatting kan in veel situaties nuttig gebruikt worden. Laten we een paar voorbeelden geven van toepassingen in de praktijk.

Nieuwsoverzicht

Degenen die verantwoordelijk zijn voor marketing en commerciële functies moeten vaak een aanzienlijke hoeveelheid tijd besteden aan het lezen van het nieuws. Het gebruik van samengevat materiaal kan hen helpen hun energie en kostbare uren te besparen.

Inhoud creëren

Als bedrijven regelmatig meerdere stukken inhoud produceren, is het waarschijnlijk dat ze elk artikel moeten samenvatten tot een kop of samenvatting, zodat het gedeeld kan worden op sociale mediakanalen.

Parsing van juridische documenten

Het automatiseren van het lezen en begrijpen van juridische documenten kan een geweldige manier zijn om tijd te besparen. In plaats van alle details door te moeten lezen, kunnen mensen een samenvatting krijgen van wat er in het document staat.

Rapporten genereren

Bovendien kan samenvatten helpen bij het maken van rapporten die nodig kunnen zijn voor klanten, management of medewerkers.

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).