OpenNLU開放域文本理解模型
說明
支持的領域 / 任務：OpenNLU可以在任意領域完成各類NLU任務。
OpenNLU全稱Open Domain Natural Language Understanding，是開箱即用的文本理解大模型，適用于中文、英文在在零樣本條件下進行文本理解任務，如信息抽取、文本分類等。
OpenNLU將NLU任務分成兩個大類：抽取和分類。抽取任務目標是從給定文本中抽取一些片段，如實體識別、事件抽取、關鍵詞抽取等。分類任務目標是將給定文本按照給定的類別體系進行分類，如主題分類、情感分類、意圖分類等。
重要
雖然OpenNLU已經在大量任務上訓練且具備泛化性，但由于實際NLU任務的多樣性、復雜性，其在不同具體任務上的效果可能有較大差別，請謹慎評估模型效果是否符合需求。
快速開始
前提條件
已開通服務并獲得API-KEY：開通DashScope并創建API-KEY。
已安裝最新版SDK：安裝DashScope SDK。
以下示例展示了調用OpenNLU模型對一個用戶指令進行響應的代碼。
說明
請先參考“API-KEY設置”正確設置您的API-KEY。
# coding=utf-8
# For prerequisites running the following sample, visit http://bestwisewords.com/document_detail/611472.html
from http import HTTPStatus
import json
import dashscope
response = dashscope.Understanding.call(
model='opennlu-v1',
sentence='老師今天表揚我了',
labels='積極，消極',
task='classification')
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
print(json.dumps(response.output, indent=4, ensure_ascii=False))
else:
print('Code: %d, status: %s, message: %s' % (response.status_code, response.code, response.message))
返回結果
返回結果示例
{
"status_code": 200,
"request_id": "39a41abe-1bed-430a-b9b5-277130c7eb82",
"code": "",
"message": "",
"output": {
"text": "積極;"
},
"usage": {
"output_tokens":2,
"input_tokens":11,
"total_tokens":13
}
}了解更多
有關OpenNLU開放域文本理解模型API的詳細調用文檔可前往API詳情頁面進行了解。
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