使用httpclient访问NLP应用接口例子
参考网址:
http://yuzhinlp.com/docs.html
接入前须知
接入条件
1、进入网站首页,点击注册成为语知科技用户

2、注册完成后,系统将提供语知科技用户唯一标识APIKey,并妥善保存。若忘记APIKey,进入首页登录账号即可找回

3、进入文档中心,查看接口列表,选择相应的接口,点击进入接口文档根据接口文档进行参数配置并完成调用

接入注意事项
1、请务必妥善保存APIKey,若忘记APIKey,请进入首页登录进行找回
2、接口调用期间无须登录,本网站首页的登录仅供找回APIKey
3、为防止恶意重复注册,系统会根据用户所填公司名称、邮箱、电话等信息,自动对用户信息进行筛选,同样的用户注册信息只能保留一份(默认保留最先注册的一份)。
接口列表
接口总览
| 接 口 类 型 | 接 口 名 称 | 功能说明 | 每 日 调 用 上 限(次/日) | 接 口 文 档 |
|---|---|---|---|---|
| NLP基础接口 | 自动分词 | 正确的词语切分 | 5000 | 点击查看 |
| 词性标注 | 词语在当前语境中的词性 | 5000 | 点击查看 | |
| 语义标注 | 给出语境里词语的语义信息,以及必要的属性 | 5000 | 点击查看 | |
| 词语拼音 | 词语的拼音信息,多音字在当前语境中的判定 | 5000 | 点击查看 | |
| 词语英文释义 | 语境中命中词义的词语对应的正确英文 | 5000 | 点击查看 | |
| 高级NLP接口 | 文本语义解析综合接口 | 解析出文本中包含的语义信息、语义关系、逻辑关系等 | 5000 | 点击查看 |
| 词语相关度计算 | 计算两个概念是否存在相关性,其结果与实际应用有关 | 5000 | 点击查看 | |
| 词语相似度计算 | 计算两个概念的相似度,其结果与实际应用有关 | 5000 | 点击查看 | |
| 短文本相似度计算 | 短句子的语义树形结构和语义相似度接口 | 5000 | 点击查看 | |
| 篇章相似度计算(含摘要) | 基于概念表述的长文本相似度技术,中心句提取功能 | 5000 | 点击查看 | |
| 语义关系分析 | 给出在当前语境中各个词语之间的句法关系 | ------ | 待更新 | |
| 句法关系分析 | 给出在当前语境中各个词语之间的逻辑语义关系 | ------ | 待更新 | |
| 深层语义关系判定 | 这是语知NLP独有的技术, 可以找出与句法和语序上无关的语义关系 |
------ | 待更新 | |
| 情感信息分析 | 正向、负向情感信息分析 | ------ | 待更新 | |
| 命名实体识别 | 各类实体和实体关系识别, 主要包括人名、地名、机构名、专有名词等 |
5000 | 点击查看 | |
| 智能抽取接口 | 金融事件抽取 | 金融领域事件及主、客体抽取 | 5000 | 点击查看 |
| 判案要素抽取 | 根据既定量刑、判罚标准, 抽取给定的犯罪事实中与要素相关的部分 |
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.http.NameValuePair;
import org.apache.http.client.entity.UrlEncodedFormEntity;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.message.BasicNameValuePair;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
public class ApiTest { public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
//创建post请求
CloseableHttpClient httpclient = HttpClients.createDefault();
HttpPost httpPost = new HttpPost("http://yuzhinlp.com/api/call_chn.do");
//post请求传入参数
List<NameValuePair> parameters = new ArrayList<NameValuePair>();
parameters.add(new BasicNameValuePair("apiKey","xxxxx"));
parameters.add(new BasicNameValuePair("input", "语知引领可解释NLP技术发展"));
CloseableHttpResponse response = null;
try {
UrlEncodedFormEntity formEntity;
formEntity = new UrlEncodedFormEntity(parameters, "UTF-8");//设置参数编码
httpPost.setEntity(formEntity);
// 执行请求
response = httpclient.execute(httpPost);
// 判断返回状态是否为200
if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {
//调用结果
String content = EntityUtils.toString(response.getEntity(), "UTF-8");
Object json=JSON.parse(content);
System.out.println(json);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (response != null) {
response.close();
}
httpclient.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
} }
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