Acerca de la API:
En lingüística de corpus, la etiquetación de partes del habla (etiquetado de POS o etiquetado de PoS o POST), también llamada etiquetado gramatical es el proceso de marcar una palabra en un texto (corpus) como correspondiente a una parte del habla,[1] basado tanto en su definición como en su contexto. Una forma simplificada de esto se enseña comúnmente a niños en edad escolar, en la identificación de palabras como sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, etc.
Pasa cualquier texto a esta API como un JSON y recibe todas las posibles etiquetas para las diferentes partes del habla.
Usa esta API para recuperar información semántica de los textos dados.
Gran API para entrenamiento de Machine Learning. Utiliza los datos para entrenar tus modelos para que puedan reconocer fácilmente diferentes partes de la habla también.
Además de las limitaciones de llamadas a la API por mes, no hay otras limitaciones.
Etiquetar el texto proporcionado con partes del habla (como sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, etc.).
Etiquetas de partes del habla:
CC - Conjunción coordinante
CD - Número cardinal
DT - Determinante
EX - Existencial hay
FW - Palabra extranjera
HYPH - Guion
IN - Preposición o conjunción subordinante
JJ - Adjetivo
JJR - Adjetivo, comparativo
JJS - Adjetivo, superlativo
LS - Marcador de ítem en lista
MD - Modal
NFP - Puntuación superflua
NN - Sustantivo, singular o masivo
NNP - Sustantivo propio, singular
NNPS - Sustantivo propio, plural
NNS - Sustantivo, plural
PDT - Predeterminante
POS - Terminación posesiva
PRP - Pronombre personal
PRP$ - Pronombre posesivo
RB - Adverbio
RBR - Adverbio, comparativo
RBS - Adverbio, superlativo
RP - Partícula
SYM - Símbolo
TO - a
UH - Interjección
VB - Verbo, forma base
VBD - Verbo, pasado
VBG - Verbo, gerundio o participio presente
VBN - Verbo, participio pasado
VBP - Verbo, presente no singular de 3ª persona
VBZ - Verbo, presente singular de 3ª persona
WDT - Determinante Wh
WP - Pronombre Wh
WP$ - Pronombre posesivo Wh
WRB - Adverbio Wh
XX - Desconocido
ADD - Correo electrónico
AFX - Afijo
Etiquetado POS - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"badRequest": false, "creditsUsed": 1, "errors": [], "forbidden": false, "invalidSession": false, "noSessionFound": false, "notAuthorized": false, "sentences": [{"tokens": [{"labels": [{"label": "EX", "score": 0.9999990463256836}], "text": "There"}, {"labels": [{"label": "VBZ", "score": 0.9999969005584717}], "text": "is"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.9999946355819702}], "text": "a"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.999990701675415}], "text": "house"}, {"labels": [{"label": "IN", "score": 0.9999613761901855}], "text": "by"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.9999933242797852}], "text": "the"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.9998831748962402}], "text": "lake"}, {"labels": [{"label": "WDT", "score": 0.993063747882843}], "text": "that"}, {"labels": [{"label": "PRP", "score": 1.0}], "text": "we"}, {"labels": [{"label": "MD", "score": 0.9999997615814209}], "text": "could"}, {"labels": [{"label": "VB", "score": 0.9998855590820312}], "text": "use"}, {"labels": [{"label": "DT", "score": 0.999998927116394}], "text": "this"}, {"labels": [{"label": "NN", "score": 0.9999990463256836}], "text": "summer"}, {"labels": [{"label": ".", "score": 0.9999368190765381}], "text": "."}]}], "statusCode": 200, "tooManyRequests": false}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/821/part-of-speech+tagging+api/580/pos+tagging' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "There is a house by the lake that we could use this summer."
}'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
La API de etiquetado de partes del discurso devuelve un objeto JSON que contiene las partes del discurso etiquetadas para cada token en el texto proporcionado. La respuesta incluye campos como "badRequest," "creditsUsed," "errors" y "sentences," donde cada oración contiene un array de tokens con sus respectivas etiquetas y puntajes de confianza.
Los campos clave en la respuesta incluyen "badRequest" (indica la validez de la solicitud), "creditsUsed" (número de créditos consumidos), "errors" (cualquier error de procesamiento) y "sentences" (array de oraciones con tokens y sus etiquetas asociadas).
Los datos de respuesta están estructurados como un objeto JSON. Contiene un objeto de nivel superior con campos para el estado de la solicitud y un array de "oraciones", cada una conteniendo "tokens." Cada token incluye "texto" y "etiquetas", donde "etiquetas" proporcionan la parte del habla y el puntaje de confianza.
La API proporciona información sobre las partes del habla para cada palabra en el texto de entrada, incluyendo etiquetas para sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios y más. Cada etiqueta va acompañada de un puntaje de confianza que indica la precisión de la etiquetación.
Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes proporcionando diferentes entradas de texto en formato JSON. La API procesa cualquier texto válido, lo que permite flexibilidad en el tipo y la longitud del texto analizado para la etiquetación de partes del habla.
Los casos de uso típicos incluyen tareas de procesamiento de lenguaje natural, como análisis semántico, clasificación de texto y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para reconocer partes del discurso. También se puede utilizar en herramientas educativas para enseñar gramática.
La precisión de los datos se mantiene a través de algoritmos avanzados que analizan el contexto y las definiciones de las palabras. La API utiliza técnicas de aprendizaje automático para mejorar la precisión de las etiquetas basándose en extensos conjuntos de datos lingüísticos.
Los usuarios pueden esperar una estructura consistente en la respuesta, con cada token etiquetado de acuerdo a su parte del discurso. Los patrones comunes incluyen múltiples tokens por oración, cada uno con una etiqueta y puntaje, facilitando el análisis y la interpretación.
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
4.271ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.168ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
646ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.093ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.048ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
148ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.369ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.277ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.003ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
3.940ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
266ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
752ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
431ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.327ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
669ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.919ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
881ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.830ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.964ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.252ms