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開発者:userzakutynsky

MonkeyLearn API パッケージ

機械学習モデルによるテキスト分類の自動化

エンドポイント一覧
エンドポイント一覧は以下の通りです。アプリケーションにエンドポイントを追加するには「エンドポイントに接続」をクリックしてください
  • classify
    このエンドポイントでは、カスタムモジュールまたはパブリックモジュールへの1つの要求のみを使用して、多数のテキストサンプルの分類を実行できます。エンドポイントに接続
  • classifyMulti
    このエンドポイントを使用すると、既にインストールしたカスタムモジュールまたはパブリックモジュールへの1つの要求のみを使用して、多数のテキストサンプルの分類を実行できます。このエンドポイントを機能させるには、モジュールをマルチラベルモジュールとして設定する必要があります。エンドポイントに接続
  • createClassifier
    このエンドポイントは新しい分類子を作成します。エンドポイントに接続
  • createClassifierCategory
    このエンドポイントは、ツリー上に新しいカテゴリを作成します。名前と親カテゴリを選択する必要があります。エンドポイントに接続
  • deleteClassifier
    このエンドポイントはクラシファイアを削除します。この操作は元に戻すことはできません。エンドポイントに接続
  • deleteClassifierCategory
    このエンドポイントはツリーからカテゴリを削除します。この操作は元に戻すことはできません。エンドポイントに接続
  • deployClassifier
    このエンドポイントでは、現在のサンドボックス分類子をライブ分類子として展開できます。古いライブクラシファイアは上書きされることに注意してください。エンドポイントに接続
  • executePipeline
    選択したパイプラインを実行します。エンドポイントに接続
  • extractEntities
    Named Entity Recognition(NER)を使用してテキストのリストからエンティティを抽出します。 NERは、人物や会社名など、物の名前であるテキスト内の単語のシーケンスをラベル付けします。この実装では、PERSON、ORGANIZATIONおよびLOCATIONの3つのクラスにラベルを付けます。エンドポイントに接続
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モンキーラーン

この翻訳は機械翻訳です。正確ではない可能性があります。

MonkeyLearnパッケージ

資格を取得する方法:

  1. サインインmonkeylearn.com
  2. My Account-> Api Keysに移動します
  3. APIトークンを生成する

カスタムデータ型:

データ・タイプ説明
Datepicker日付と時刻を含む文字列2016-05-28 00:00:00
地図昏睡区切りの緯度と経度を含む文字列50.37, 26.56
リストシンプルな配列["123", "sample"]
選択定義済みの値を持つ文字列sample
アレイオブジェクトの配列[{"Second name":"123","Age":"12","Photo":"sdf","Draft":"sdfsdf"},{"name":"adi","Second name":"bla","Age":"4","Photo":"asfserwe","Draft":"sdfsdf"}]

MonkeyLearn.classify

このエンドポイントでは、カスタムモジュールまたはパブリックモジュールへの1つの要求のみを使用して、多数のテキストサンプルの分類を実行できます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列分類子のID。例: cl_5icAVzKR
テキスト文字列あなたが分類したいテキスト
サンドボックスブールサンドボックスを使用して分類を実行する場合は、このパラメータをtrueに設定します。
デバッグブールdebug output.yを使用する場合は、このパラメータをtrueに設定します。

MonkeyLearn.classifyMulti

このエンドポイントを使用すると、既にインストールしたカスタムモジュールまたはパブリックモジュールへの1つの要求のみを使用して、多数のテキストサンプルの分類を実行できます。このエンドポイントを機能させるには、モジュールをマルチラベルモジュールとして設定する必要があります。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列クラシファイアのID
textListリストタイプ:配列。あなたが分類したいテキストのリスト。例: ['First text to classify','Second text to classify']
サンドボックスブールサンドボックスを使用して分類を実行する場合は、このパラメータをtrueに設定します。
デバッグブールdebug output.yを使用する場合は、このパラメータをtrueに設定します。

MonkeyLearn.getClassifiers

このエンドポイントはクラシファイアを返し、それはサンドボックスカテゴリ属性です。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー

MonkeyLearn.getSingleClassifier

このエンドポイントはクラシファイアを返し、それはサンドボックスカテゴリ属性です。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列クラシファイアのID

MonkeyLearn.createClassifierCategory

このエンドポイントは、ツリー上に新しいカテゴリを作成します。名前と親カテゴリを選択する必要があります。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
projectId文字列プロジェクトのID
文字列種別名
parentId文字列親カテゴリのID

MonkeyLearn.updateClassifierCategory

このエンドポイントは、分類子のツリーからカテゴリを編集します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
projectId文字列,プロジェクトのID
categoryId文字列カテゴリのID
文字列種別名
parentId文字列親カテゴリのID

MonkeyLearn.deleteClassifierCategory

このエンドポイントはツリーからカテゴリを削除します。この操作は元に戻すことはできません。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
projectId文字列プロジェクトのID
categoryId文字列カテゴリID
samplesStrategy選択パラメータは2つの値を持つことができます: move-to-parent または move-to 。選択した場合 move-to それから、 samples-category-id サンプルを移動したいカテゴリのidを持つparemeter。
samplesCategoryId文字列カテゴリID

MonkeyLearn.uploadSamplesToCategory

このエンドポイントを使用すると、カテゴリにサンプルをアップロードできます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
projectId文字列プロジェクトのID
サンプル文字列サンプルテキスト(テキストプロパティ)を持つ辞書のリストと、サンプルを保存する必要のあるカテゴリのID(category_idプロパティ)。カテゴリーIDは、クラシファイア詳細エンドポイントを使用して取得できます。例: [{"text":"Example sample test 1 to category","category_id":17145562}]

MonkeyLearn.uploadSamplesToMultiCategory

このエンドポイントでは、1つまたは複数のカテゴリにサンプルをアップロードできます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
projectId文字列プロジェクトのID
サンプル文字列サンプルテキスト(テキストプロパティ)を持つ辞書のリストと、サンプルを保存する必要のあるカテゴリのID(category_idプロパティ)。カテゴリーIDは、クラシファイア詳細エンドポイントを使用して取得できます。例: [{"text":"Example sample asdasdasdtest asdasd1 to category","category_id":[17145562]}]

MonkeyLearn.trainClassifier

このエンドポイントでは、クラシファイアをトレーニングできます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列クラシファイアのID

MonkeyLearn.deployClassifier

このエンドポイントでは、現在のサンドボックス分類子をライブ分類子として展開できます。古いライブクラシファイアは上書きされることに注意してください。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列クラシファイアのID

MonkeyLearn.createClassifier

このエンドポイントは新しい分類子を作成します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
文字列クラシファイア名
説明文字列分類子の説明
trainState選択列車の状態。 TRAINED または UNTRAINED
言語文字列この設定は、サンプル内の言語と一致する必要があります。デフォルト:en
ngramRange文字列テキストを特徴付けるために使用される特徴がUnigrams、BigramsまたはTrigramsである場合、N-gram範囲が設定されます。例: 1-1
useStemmerブールこの設定では、単語を整形する必要があるかどうかを設定します。ステミングプロセスは、単語をその根の形に変換するので、屈曲した単語と派生した単語はグループ化されます。デフォルト:true
ストップワード文字列ストップワードは、分類機能として通常は貢献しない単語です。例: soft,it
maxFeaturesこれは、キャラクタに使用されるフィーチャの最大数を設定します,訓練/分類プロセスのテキストをリズします。
stripStopwordsブールストリップストップワード
isMultilabelブールモジュールが単一ラベル(デフォルト)かマルチラベルかを定義します。このオプションは、モジュールを初めて作成したときにのみ設定でき、後で変更することはできません。
normalizeWeightsブール重みは正規化する
分級機文字列この分類子に使用する分類アルゴリズムを選択するには、この設定を使用します。

MonkeyLearn.deleteClassifier

このエンドポイントはクラシファイアを削除します。この操作は元に戻すことはできません。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
classifierId文字列クラシファイアのID

MonkeyLearn.extractKeywordsInEnglish

英語のテキストリストからキーワードを抽出します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
textListリストタイプ:配列。キーワードを抽出するテキストのリスト。例: ["Monkeylearn is a Text Mining toolkit.", "This is a very good extractor"]
maxKeywords抽出するキーワードの最大数。デフォルトは10です。
useStemmingブールより良い結果を得るために基本形式に言葉を持って、デフォルトは真です。
useIdfsブールInverse Document Frequenciesを計算するための言語モデルを使用します。デフォルトはtrueです。
小文字ブール指定されたテキストをすべて小文字にします。デフォルトはfalseです。
useCompanyNamesブール会社名を拡大すると、テキストに「Google」という単語が表示され、他の部分に「Google Inc.」と表示された場合、「Google」という単語が「Google Inc.」に拡張されます。デフォルトはfalseです。
expandAcronymsブール両方のトークンが指定されたテキストに表示されている場合は、頭字語をフルフォームに展開します。たとえば、「米国」から「米国」に変更します。デフォルトはfalseです。
keepAmpersandブールそれが名前の中に現れたら、 '&' charを保持してください。たとえば、 'Ferrara&Wolf'などです。デフォルトはfalseです。

MonkeyLearn.extractKeywordsInSpanish

スペイン語のテキストリストからキーワードを抽出します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
textListリストタイプ:配列。キーワードを抽出するテキストのリスト。
maxKeywords抽出するキーワードの最大数。デフォルトは10です。

MonkeyLearn.extractTextFromBinary

.doc、.docx、.pdf、.odtなどのバイナリドキュメントからプレーンテキストを抽出します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
ファイルファイルテキストを抽出するバイナリファイル。

MonkeyLearn.extractTextFromHTML

関連するテキストをHTMLのリストから抽出します。このアルゴリズムは、ウェブページの主なテキストコンテンツの周りに余分な「クラッタ」(定型文、テンプレート)を検出して除去するために使用できます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
html文字列テキストを抽出するHTML。例: <html><body><h1>New products and services are released every month that dramatically change how we can develop products and manage our IT shops. Innovation is everywhere; it can be hard to keep up, but that is part of the fun</h1></body></html>

MonkeyLearn.extractEntities

Named Entity Recognition(NER)を使用してテキストのリストからエンティティを抽出します。 NERは、人物や会社名など、物の名前であるテキスト内の単語のシーケンスをラベル付けします。この実装では、PERSON、ORGANIZATIONおよびLOCATIONの3つのクラスにラベルを付けます。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
textListリストタイプ:配列。エンティティを抽出するテキストのリスト。例: ["Juan lives in Uruguay.", "Monica lives in the USA."]

Named Entity Recognition(NER)を使用して、スペイン語のテキストリストからエンティティを抽出します。 NERは、人物や会社名など、物の名前であるテキスト内の単語のシーケンスをラベル付けします。この実装は、4つのクラスにラベルを付けます。 PERSORGLUG そして OTROS

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
textListリストタイプ:配列。エンティティを抽出するテキストのリスト。例: ["Juan vive en Uruguay.", "Monica vive en USA."]

MonkeyLearn.executePipeline

選択したパイプラインを実行します。

フィールドタイプ説明
アピトケン資格情報Monkey Learnから取得したAPIキー
pipelineId文字列エンティティを抽出するテキストのリスト。
データJsonパイプラインの定義に依存します。ここに投稿するJSONは、パイプラインの初期状態として使用されます。
x
circle
MonkeyLearn
$ / m
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?

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