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新闻文本分析-Connexun
专用API
【更新时间: 2024.06.18】
Connexun-新闻文本分析API，B.I.R.B. AL(专有的人工智能引擎)有一个多类和多语言分类器。它以各种语言生成简短的新闻摘要。
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什么是Connexun的新闻文本分析?
"新闻自然语言处理API"将自然语言处理 (NLP) 应用于新闻数据流。我们的 NLP 模型利用 20 多个结构化数据点丰富所有新闻文章，包括但不限于关键词（建议标签）、位置实体和情感分析。实时搜索和分析新闻内容，利用我们的技术优势，每天抓取和索引成千上万的新闻来源。利用我们经过清理的新闻数据实时数据集来查询分析已发布的内容。
什么是Connexun的新闻文本分析？
Connexun的新闻文本分析有哪些核心功能？
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总结自动创建给定文件的压缩版本，保留其信息、内容和意图的过程。我们使用 13000 多份人工撰写的摘要来发现依赖关系。
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短文本地缘分析器利用我们档案中的数百万篇世界新闻文章构建的语义空间中的相近信息，将任何单词/短语或短文与国家联系起来。
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语言检测返回输入文本中标识的语言。
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情感评估返回所输入文本的积极、消极或中性情绪。
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Connexun的新闻文本分析的核心优势是什么？
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自动摘要能力：该API能够自动创建文档的压缩版本，同时保留原文的关键信息、内容和意图。这得益于其基于大量（13000多份）人工撰写摘要的学习，能够发现并利用文本中的依赖关系，为用户提供高效的内容精炼工具。
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地理关联分析：拥有强大的短文本地缘分析功能，通过在由数百万篇世界新闻文章构建的语义空间中进行匹配，能精确地将单词、短语或短文与相关的国家联系起来。这一功能对于理解新闻的地域背景和进行地域化内容分析特别有帮助。
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语言检测：提供准确的语言识别服务，能够识别输入文本中的语言种类。这对于多语言环境下的信息处理和分类尤为重要，增加了API的国际适用性和灵活性。
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情感评估：能够对输入的新闻文本进行情感倾向分析，判断其为积极、消极或中性。这对于舆情监控、品牌声誉管理和内容策略调整等应用极为关键，帮助用户快速理解公众对特定话题或事件的情绪反应。
在哪些场景会用到Connexun的新闻文本分析？
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媒体监测与舆情分析：新闻机构、品牌公关部门或市场研究公司可以利用此API对海量新闻内容进行实时监控。通过情感评估功能，他们可以迅速了解公众对某一事件、品牌或产品的态度变化（正面、负面或中立），从而快速响应市场动态或危机管理。地理关联分析则帮助这些机构定位舆情热点的地理分布，为区域化策略提供依据。 |
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| 内容个性化与推荐系统：在线新闻平台或内容聚合应用可以集成该API以优化其内容推荐算法。自动摘要功能能够生成文章概要，帮助用户快速预览并决定是否阅读全文，提升用户体验。同时，结合情感评估和用户偏好数据，平台能更精准地推送符合用户兴趣和情绪偏好的内容，增强用户粘性及互动率。 |
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文本分析API
张贴文章摘要
获取文本摘要，并根据句子编号对句子进行排序。
汇总有效的输入内容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后将这些句子按照在正文中出现的先后顺序进行组合，这就是正文中权重最高的句子，也称为摘要。
张贴文本以评估其情感
返回输入文本的积极或消极情感。
该端点将英语文本作为输入，并评估文本的整体情感是积极的还是消极的。这种情感以及获得的分数将以 JSON 对象的形式返回。反映文本情感的主要值是分数，分数可能低于零--多为负面情感，也可能高于零--多为正面情感。我们将连续得分转换成两类：负面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。这种划分是主观的，可用于按情感对文本进行分类。
详情参考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
文本分析API
张贴文章摘要
获取文本摘要，并根据句子编号对句子进行排序。
汇总有效的输入内容，并返回文本中排名最靠前的句子。然后将这些句子按照在正文中出现的先后顺序进行组合，这就是正文中权重最高的句子，也称为摘要。
张贴文本以评估其情感
返回输入文本的积极或消极情感。
该端点将英语文本作为输入，并评估文本的整体情感是积极的还是消极的。这种情感以及获得的分数将以 JSON 对象的形式返回。反映文本情感的主要值是分数，分数可能低于零--多为负面情感，也可能高于零--多为正面情感。我们将连续得分转换成两类：负面情感（得分<=0.0）和正面情感（得分 0.0）。这种划分是主观的，可用于按情感对文本进行分类。
详情参考：https://www.connexun.com/docs/text-analysis-api#tag/Post-text-to-evaluate-its-sentiment
