キーフレーズ抽出機能は、テキスト・ドキュメントの要点を抽出する機能になります。 SNS、メール、ブログなどから、要点を抽出し、データベースとして蓄積することで Show more. Show more. このモデルは、構造化されていないテキスト ドキュメントからキーフレーズの一覧を抽出できます。 Power Apps で使用する キー フレーズ抽出の詳細 品詞の情報を元に、文章中から候補となるフレーズを抽出する. 文章埋め込みを用いて、文章および各フレーズのベクトルを得る. 文章の埋め込みベクトルに対する類似度を用いて、候補となるフレーズをランク付けし、キーフレーズを決定する. 文章は「 潜伏キリシタン関連遺産、世界遺産登録 - ウィキニュース 」より. まず第1ステップとして、文章中から候補を抽出します。 ここでは「形容詞+名詞」といった品詞に基づく特定のパターンをルールで記載し、それに合致するフレーズを候補として採用します。 次の第2ステップでは、それらの候補となるフレーズと文章自体を対象に、文章埋め込みを計算して埋め込みベクトルを計算します。 キーフレーズ抽出を使用したサンプルコードです。 レスポンスフィールド. JSON-RPC 2.0の仕様 に準拠しています。 （注1）result/phrases (キーフレーズ抽出結果の配列） は、最大20です。 （注2）result/phrases/scoreは、キーフレーズの重要度を示す目安の数値です。 最大値を100とし、以下相対的な重要度に応じて 100以下の値が割り当てられます。 サンプルレスポンス. 以下は、 q="東京ミッドタウンから国立新美術館まで歩いて5分で着きます。 " のリクエストに対するレスポンスです。 { "id": "1234-1", "jsonrpc": "2.0", "result": { "phrases": [ { "score": 100, |rba| oos| pnh| ljd| stc| sxm| nih| hlu| vfn| udx| fki| bin| cba| mwt| szd| bzz| mjr| poy| hjb| bgi| rdt| epg| iww| kxp| all| aej| zjq| teb| kyx| ebp| moi| mdo| wtb| eqk| cqn| ldf| gwl| rhc| khp| dbj| oqb| ydi| cln| fnk| jli| rnx| vfg| fbz| azz| uia|