华为Could API人工智能系列——命名实体识别(领域版本)

前言

云原生时代，开发者们的编程方式、编程习惯都发生了天翻地覆的变化，大家逐渐地习惯在云端构建自己的应用。作为新一代的开发者们，如何更快速了解云，学习云，使用云，更便捷、更智能的开发代码，从而提升我们的开发效率，是当前最热门的话题之一，而Huawei Cloud Toolkit,作为连接华为云的百宝箱，是集成在各大IDE平台上的插件集合，会在方方面面提升着开发者的效率。

华为云API开发套件助力开发者快速集成华为云，可做到便捷连接200+的华为云服务，引用7000+的华为云API服务，在IDE中集成华为云的功能，让开发者与云端华为云建立连接。

智能编码方面集成了华为云自主研发的代码大模型和软件分析技术，全场景函数级、行级代码生成，同规模算力一次通过业界第一，这会帮助开发者更为高效的使用自动语义生成，达到快速开发的目的，使整个过程更智能。

环境准备

开发语言：Python

开发工具：PyCharm Community Edition 2023.1.4

PyCharm插件：

1、Chinese (Simplified) Language Pack /中文语言包

2、Huawei Cloud API：华为云API插件提供华为云服务全量API检索、调试、SDK代码自动补全、集成华为云CLI、示例代码等功能

3、Huawei Cloud CodeArts Check：华为云代码检查插件提供业界规范（含华为云）检查，支持一键格式化和代码自动修复，当前支持Java、C++、C，这个使您使用的环境操作即可，我这里用的python没有提示。

4、Huawei Cloud CodeArts Snap：华为云 CodeArt Snap 智能编程助手致力于打造现代化开发新范式，通过将自然语言转化为规范可阅读、无开源漏洞的编程语言，提升开发者编码效率，助力企业快速响应市场不确定性；

5、Huawei Cloud Toolkit Platform：华为云底座插件为华为云各类云服务插件提供公共能力，比如单点登录、UI集成、API访问等功能；

PyCharm环境的搭建：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/135279145

API接口开通地址：https://console.huaweicloud.com/nlp/#/nlp/overview

命名实体识别(领域版本)

领域版本命名实体识别,对文本进行命名实体识别分析,目前支持人名、地名、组织机构、时间点、日期、百分比、货币额度、序数词、计量规格词、民族、职业、邮箱12类实体的识别。

开通地址：https://console.huaweicloud.com/nlp/#/nlp/overview

开通效果：

请求参数

名称	类型	IN	必选	描述
X-Auth-Token	string	header	true	用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。
project_id	string	path	true	来自公有云的Project ID,用于资源隔离。

Body 参数

名称	类型	必选	描述
text	string	true	待分析文本,长度为1~512,文本编码为UTF-8。
lang	string	false	支持的文本语言类型,目前只支持中文,默认为zh。
domain	string	false	支持的领域类型,目前支持通用(general)领域、商务(business)领域、娱乐(entertainment)领域,默认为general。

返回参数

名称	类型	必选	描述
word	string	true	实体文本。
tag	string	true	实体类型,枚举类型。通用领域:支持人名nr,地名ns,机构名nt,时间点tpt,日期day,百分比pct,货币额度mny,序数词ord,计量规格词qtt,民族race,职业job,邮箱email,国家coun,节日fest。商务领域:支持公司名com、品牌名bra、职业job、职位post、邮箱email、手机号码cell、电话号码tele、IP地址ip、身份证号id、网址web。娱乐领域:支持电影名mov、动漫anime、书名book、互联网int、歌名song、产品名pro、电视剧名dra、电视节目名tv。
offset	integer	true	实体文本在待分析文本中的起始位置。
len	integer	true	实体文本长度。

API调试

昨天程序员李小明来到北京参加开发者大赛,在比赛中表现优异,赢得了第一名。

返回示例：

{
 "named_entities": [
  {
   "len": 2,
   "offset": 0,
   "tag": "day",
   "word": "昨天"
  },
  {
   "len": 3,
   "offset": 2,
   "tag": "job",
   "word": "程序员"
  },
  {
   "len": 3,
   "offset": 5,
   "tag": "nr",
   "word": "李小明"
  },
  {
   "len": 2,
   "offset": 10,
   "tag": "ns",
   "word": "北京"
  },
  {
   "len": 2,
   "offset": 32,
   "tag": "ord",
   "word": "第一"
  }
 ]
}

本地测试

这里需要AK与SK。

本地测试成功。