NLP API för omskrivning (behandling av naturligt språk)

Vad är Natural Language Processing?

Det handlar om att analysera text eller tal för att utvinna mening ur den och sedan vidta åtgärder utifrån denna mening. NLP tekniker används i många tillämpningar, t.ex. maskinöversättning, automatisk sammanfattning, system för frågesvar, system för informationssökning, textklassificering med mera. I det här sammanhanget kommer vi att granska vår slutpunkt Paraphrasing i vår API.

Hur fungerar parafrasering API ?

Två meningar kan beskrivas som parafraser om det avsedda budskapet är detsamma, men om formuleringen eller strukturen är annorlunda. 

För att öka tydligheten, öka förtroendet för ämnesområdets innehåll och utveckla färdigheter i att skriva kan omformulering av texten användas. 

Att böja språket i utarbetade verk genom omskrivning kan bidra till att förbättra läsbarheten och göra det lättare att förstå, samtidigt som författarna kan förfina sina texter och därigenom ge olika budskap en mer lämplig ton samt ge starkare stöd för de viktigaste påståendena.

2 Metoder för omskrivning i NLP: Regelbaserad och ML-baserad

Att skapa parafraser innebär att man återger innebörden av en ursprunglig mening eller fras med hjälp av andra ord och en annan struktur.

Detta kan åstadkommas med två huvudsakliga metoder: regelbaserad, som innebär att man manuellt skapar regler för att omvandla originaltexten till motsvarande semantiska versioner, och maskininlärningsbaserad, där omskrivningar genereras automatiskt med hjälp av data. Exempel på tekniker som används för automatiserad parafrasering är djup inlärning, generativa adversariella nätverk (GAN) och förstärkningslärande modeller.

Parafrasering brukade hanteras som en språköversättningsuppgift, vanligtvis genom att använda en tvåspråkig korpus som växlade mellan olika språk. Men sedan lanseringen av Transformers 2017, en modell för artificiella neurala nätverk som förändrade parafraseringsarenan och många andra NLP strävanden, har allt förändrats.

Systemet visade sig vara effektivt när det gäller att hantera data som innehåller långvariga beroenden direkt. Transformers utvecklades ursprungligen för att ta sig an uppgifter på NLP , men användningen av Transformers har utvidgats och har nått fantastiska framgångar på olika områden.

TextCortex's NLP API för parafrasering 

Om du letar efter en tjänst för behandling av naturligt språk eller en omskrivning API som du direkt kan integrera i din befintliga mjukvaruarkitektur? Var vår gäst, ta en drink och kolla in vår Paraphrasing API som drivs av transformatormodeller.

Vår dokumentation: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-paraphrases/post

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

Registrera dig och få omedelbara gratiskrediter för att prova vår API. (Gå till dina kontoinställningar för att skapa din API -nyckel när du har loggat in.)

Du kan integrera TextCortex API i dina egna system och använda dig av de generativa AI -funktionerna för dina skräddarsydda behov. Det enda du behöver göra är att skicka en POST -förfrågan till den relevanta slutpunkten med de nödvändiga inmatningsfälten ifyllda.

Hur fungerar vår parafrasering API ?

Parafrasering av text är helt enkelt en process där man sammanfattar ett textblock för att göra det kortare.

Låt oss säga att du har följande textblock:

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) är en auktoregressiv språkmodell som släpptes 2020 och som använder djupinlärning för att producera människoliknande text. Med en inledande text som en uppmaning producerar den text som fortsätter med uppmaningen.

En omskrivningsmodell skulle ge något liknande:

GPT-3, som kom ut 2020, är en typ av autoregressiv språkmodell som använder djupinlärningsteknik för att skapa innehåll som liknar människans skriftliga uttryck. Med utgångspunkt i en inledande text modellerar och fortsätter den sedan det som tidigare sagts.

Praktiska användningsområden för omskrivning API

Det finns flera användningsområden för en omskrivare, från att skriva om akademiska uppsatser till att komplettera datasetet när du inte har många exempel för din textklassificeringsmodell. 

För att nämna några exempel kan några av användningsområdena också vara automatiserad dokumentklassificering, maskinöversättning, informationssökningssystem och många fler.

Registrera dig och få omedelbara gratiskrediter för att prova vår API. (Gå till dina kontoinställningar för att generera din API -nyckel gratis när du har loggat in. Vi ger 5 dollar i krediter.)