Comment extraire des entités personnalisées dans du contenu textuel avec JavaScript ?

Dans ce didacticiel, vous allez apprendre à utiliser l'API de reconnaissance d'entités nommées personnalisées avec Python en seulement 5 minutes. Eden AI propose une interface simple et conviviale pour les développeurs qui permet d'extraire des entités spécifiques du texte sans effort.

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Qu'est-ce que Reconnaissance d'entités nommées personnalisées API ?

API de reconnaissance d'entités nommées personnalisée (NER) est un outil qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer leurs propres modèles pour reconnaître et extraire des entités nommées à partir de texte, telles que des noms de personnes, d'organisations, de lieux, de dates ou toute autre catégorie personnalisée.

Une API NER personnalisée permet aux utilisateurs d'entraîner des modèles avec leurs propres données étiquetées, en spécifiant les entités exactes qu'ils souhaitent extraire. Cette approche permet une reconnaissance d'entités plus précise et spécifique à un domaine, adaptée à des secteurs ou à des cas d'utilisation spécifiques. Après la formation, les développeurs peuvent facilement intégrer les fonctionnalités NER personnalisées dans leurs applications via l'API.

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Comment extraire des entités personnalisées dans un contenu textuel ?

Accédez à l'API Eden AI

1. Inscrivez-vous : Créez un compte sur Eden AI et obtenez votre clé API. Cette clé vous donnera accès à un large éventail de services d'IA, notamment la reconnaissance personnalisée d'entités nommées.

2. Accès au traitement de texte: Une fois connecté, accédez au Texte section de la plateforme Eden AI pour explorer les outils et fonctionnalités disponibles.

3. Choisissez la reconnaissance personnalisée des entités nommées: Cliquez sur la fonction de reconnaissance d'entités nommées personnalisées.

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Implémentation de la fonctionnalité en JavaScript

Installer le module de requêtes JavaScript

Pour ce didacticiel, nous utiliserons axios, un client HTTP basé sur des promesses pour Node.js. Pour l'installer, exécutez :

npm install axios

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Préparez le code

Voici un exemple concret d'utilisation de l'API de reconnaissance d'entités nommées personnalisées Eden AI en JavaScript :

const axios = require("axios").default;

const options = {
  method: "POST",
  url: "https://api.edenai.run/v2/text/custom_named_entity_recognition",
  headers: {
    authorization: "Bearer YOUR_API_KEY_HERE", // Replace with your actual API key
  },
  data: {
    providers: "openai", // You can also test other providers on Eden AI
    text: "I was born in Lyon in February 1996",
    entities: ["person", "date"] // Define the custom entities you want to extract
  }
};

axios
  .request(options)
  .then((response) => {
    console.log(response.data);
  })
  .catch((error) => {
    console.error(error);
  });

Explication du code

• url : Le point de terminaison de l'API NER personnalisée d'Eden AI.
• autorisation : Le jeton Bearer (votre clé API).
• texte : La chaîne d'entrée à analyser.
  
• entités : Liste des entités personnalisées que vous souhaitez que le modèle détecte (par exemple, personne, date).

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Exemple de sortie

Un exemple de réponse pourrait ressembler à ceci :

{
  "openai": {
    "entities": [
      { "entity": "Lyon", "category": "location", "start": 16, "end": 20 },
      { "entity": "February 1996", "category": "date", "start": 24, "end": 38 }
    ],
    "status": "success"
  }
}

Explication :

• entities : tableau d'éléments extraits, chacun contenant :
  
  • entité : La chaîne détectée.
  • catégorie : L'étiquette de catégorie que vous avez définie (par exemple, « date »).
  • début et fin : Positions de l'index des caractères dans le texte d'origine.
• statut : Indique si l'opération a réussi.

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Pourquoi Eden AI est le meilleur outil pour la reconnaissance personnalisée d'entités nommées

Accès multifournisseur‍

Testez et utilisez les meilleurs modèles d'IA (comme OpenAI, Google, Amazon, etc.) à partir d'une seule API.

Personnalisabilité‍

Définissez facilement les entités importantes pour votre domaine.

Rentable‍

Tarification à l'utilisation et optimisation des coûts en comparant les résultats de plusieurs fournisseurs.

Adapté aux développeurs‍

Des réponses JSON claires et une intégration facile avec la plupart des langages, y compris JavaScript.

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Conclusion

Avec seulement quelques lignes de JavaScript et la puissante API d'Eden AI, vous pouvez implémenter un système NER personnalisé qui répond exactement à vos besoins.

Que vous travailliez sur la modération du contenu, l'automatisation des activités ou la recherche intelligente, cette fonctionnalité vous permet de gagner du temps et d'améliorer la précision.

Eden AI simplifie l'intégration complexe de l'IA, vous permettant de vous concentrer sur la création d'expériences utilisateur exceptionnelles.

Essayez-le dès aujourd'hui et exploitez tout le potentiel de vos données textuelles grâce à l'extraction d'entités personnalisée !