Выделение смысла с помощью Yandex SpeechKit Cloud — различия между версиями

Версия 12:37, 26 декабря 2014

Наверх    [Oktell 2.7+]

Введение

Yandex SpeechKit Cloud — это облачный сервис, открывающий разработчикам доступ к речевым технологиям Яндекса. В этой статье мы поговорим про выделение смысловых структур из текста.

Технология выделения смысловых объектов позволяет позволяет найти смысловые объекты в тексте и получить от сервера размеченную распознанную структуру. С помощью сервиса возможно анализировать контекст фразы, к примеру, система понимает, что во фразе "Позвони мне завтра" есть информация про время, а во фразе "Соедините меня со Ивановым Иваном" - фамилия и имя. В системе Oktell этот сервис удобно применять для анализа распознанных голосовых выражений и электронных писем.

На момент написания статьи сервис умеет распознавать следующие структуры:

• Дата и время.
• Фамилия, имя и отчество.
• Адреса
• Морфемы - существительные преобразуются в именительный падеж, глаголы в инфинитив

Документация по API выделения смысла Yandex SpeechKit доступна на сайте https://tech.yandex.ru/speechkit/cloud/doc/dg/concepts/speechkit-dg-nlu-docpage/

Быстрый старт

Для использования системы выделения смысла Yandex SpeechKit Cloud выполните следующие действия:

Шаг 1. Получите API-ключ на использование сервиса в кабинете разработчика.

Шаг 2. Для использования сервиса используйте компонент "Web-запрос" в сценариях. В свойствах компонента выберите:

• URL - используется выражение:

'https://vins-markup.voicetech.yandex.net/markup/0.x/?text='+[Text]+'&layers=Fio,Morph,GeoAddr,Date&key='+[key]

где

• [Text] - переменная Text (строковая), анализируемое выражение
• [key] - переменная key (строковая), API-ключ, полученный на шаге 1

• Метод - GET
• Режим работы - Ожидание результата
• Тип ответа - Текст
• Ответ в переменную - переменная ЯндексОтвет (строковая), содержит размеченный текст
• Кодировка ответа - UTF-8
• Код ошибки в переменную - переменная "Код ошибки" (строковая), нужна для вывода администратору в случае возникновения проблем.

Шаг 3. После выполнения web-запроса в переменной ЯндексОтвет содержится размеченный текст в виде JSON-структуры. Для получения конкретных значений используйте компонент "Парсер". Подробнее про работу с компонентом читайте в статье: Компонент Парсер.

Описание сценария

В этом параграфе описывается демонстрационный пример использования сервиса выделения смысла Yandex SpeechKit Cloud. Сценарий выглядит следующим образом:

Компонент "SpeechKit Key". Определяет API-ключ для выполнения Web-запроса на сервисы Yandex.

• переменной key (строковая) присваивается значение API-ключа.

Компонент "Text". Предназначен для ввода демонстрационного текста.

• переменной Text (строковая) присваивается текст для анализа: "Здравствуйте меня зовут Александр Сергеев. Я живу на Проспекте Победы, дом 55 квартира 890. Позвоните мне завтра". Вы можете опробовать любой другой текст.

Компонент "Выделение смысла". Отправляет текст на сервис Yandex SpeechKit для анализа и сохраняет разметку в переменную.

• URL - используется выражение:

'https://vins-markup.voicetech.yandex.net/markup/0.x/?text='+[Text]+'&layers=Fio,Morph,GeoAddr,Date&key='+[key]

• Метод - GET
• Режим работы - Ожидание результата
• Тип ответа - Текст
• Ответ в переменную - переменная ЯндексОтвет (строковая), содержит размеченный текст
• Кодировка ответа - UTF-8
• Код ошибки в переменную - переменная "Код ошибки" (строковая), нужна для вывода администратору в случае возникновения проблем.

Компонент "Вывод разметки". Выводит размеченную структуру на экран.

• Текст - переменная ЯндексОтвет
• Адресат - укажите вашего пользователя

Компонент "Ошибка". В случае неудачного выполнения web-запроса выводит код ошибки на экран

• Текст - выражение 'Ошибка '+[Код ошибки]
• Адресат - укажите вашего пользователя

Результаты работы

В качестве тестового примера использовался текст:

Здравствуйте меня зовут Александр Сергеев. Я живу на Проспекте Победы, дом 55 квартира 890. Позвоните мне завтра

Ниже показан размеченный текст (некоторые части вырезаны для компактности). Как мы видим, сервис определил в тексте объекты, обозначающие время (ключ "Date"), структуру с именем клиента (ключ "Fio"), выделил географические объекты (ключ "GeoAddr"), а также предоставил список всех использованных слов (ключ "Morph")

{
    "Date": [
        {
            "Day": 1,
            "RelativeDay": true,
            "Tokens": {
                "Begin": 16,
                "End": 17
            }
        }
    ],
    "Fio": [
        {
            "FirstName": "александр",
            "LastName": "сергеев",
            "Tokens": {
                "Begin": 3,
                "End": 5
            },
            "Type": "finame"
        }
    ],
    "GeoAddr": [
        {
            "Fields": [
                {
                    "Name": "проспект победы",
                    "Tokens": {
                        "Begin": 8,
                        "End": 10
                    },
                    "Type": "Street"
                },
                {
                    "Name": "дом 55 квартира 890",
                    "Tokens": {
                        "Begin": 10,
                        "End": 14
                    },
                    "Type": "HouseNumber"
                }
            ],
 ----
 ----
            }
        }
    ],
    "Morph": [
        {
            "Lemmas": [
                {
                    "Grammems": [
                        "V pl imper 2p ipf intr"
                    ],
                    "Language": "ru",
                    "Text": "здравствовать"
                }
            ],
            "Tokens": {
                "Begin": 0,
                "End": 1
            }
        },
 ----
 ----