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首頁 大模型服務平臺百煉 開發參考 模型調用 OpenNLU開放域文本理解模型 API詳情

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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。

模型概覽

模型名

模型簡介

opennlu-v1

開箱即用的文本理解大模型，適用于中文、英文零樣本條件下進行文本理解任務，如信息抽取、文本分類等。

SDK使用

前提條件

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“配置API-KEY到環境變量”正確設置您的API-KEY。

# coding=utf-8
# For prerequisites running the following sample, visit http://m.bestwisewords.com/document_detail/611472.html

from dashscope import Understanding
from http import HTTPStatus
import json


response = 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))

import com.alibaba.dashscope.nlp.understanding.Understanding;
import com.alibaba.dashscope.nlp.understanding.UnderstandingParam;
import com.alibaba.dashscope.nlp.understanding.UnderstandingResult;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
      try{
        UnderstandingParam param =
                UnderstandingParam.builder()
                        .model(Understanding.Models.OPENNLU_V1)
                        .sentence("老師今天表揚我了")
                        .labels("積極，消極")
                        .task("classification")
                        .build();
        // 如果正常返回即可以直接使用
        // 否則會拋出ApiException異常，檢查e.getStatus()即可拿到錯誤信息
        Understanding understanding = new Understanding();
        UnderstandingResult result = understanding.call(param);
        System.out.println(result.getOutput().getText());
        System.exit(0);
      } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
}

參數配置

參數

類型

必選

描述

示例值

model

String

是

指明需要調用的模型。

opennlu-v1

task

String

否

任務類型，可選項是 extraction classification，默認為extraction

sentence

String

是

用戶輸入的需要處理的文本內容，支持中英文。（input最長限制1024個tokens，為input所有字段的總和）

老師今天表揚我了

labels

String

是

對于抽取任務，label為需要抽取的類型名稱。對于分類任務，label為分類體系。不同標簽用中文逗號分隔。

抽取任務：

實體識別：人名，地名

閱讀理解：小明的年齡是多少？，小明的身高是多少？

分類任務：

主題分類：體育新聞，娛樂新聞

情感分類：積極，消極

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
    }
}

  • 返回參數說明

返回參數

類型

說明

status_code

int

200（HTTPStatus.OK）表示請求成功，否則表示請求失敗，可以通過code獲取錯誤碼，通過message字段獲取錯誤詳細信息。

request_Id

string

系統生成的標志本次調用的id。

code

string

表示請求失敗，表示錯誤碼，成功忽略。

message

string

失敗，表示失敗詳細信息，成功忽略。

output

dict

調用結果信息，包含輸出text。

output.text

string

模型生成回復。

usage

dict

計量信息，表示本次請求計量數據。

usage.input_tokens

int

用戶輸入文本轉換成Token后的長度。

usage.output_tokens

int

模型生成回復轉換為Token后的長度。

usage.total_tokens

int

input_tokens + output_tokens。

HTTP調用接口

功能描述

OpenNLU模型支持 HTTP 調用來響應客戶請求。

前提條件

提交接口調用

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/nlp/nlu/understanding

入參描述

字段

類型

傳參方式

必選

描述

示例值

Content-Type

String

Header

是

請求類型：application/json

application/json

Authorization

String

Header

是

API-Key，例如：Bearer d1**2a

Bearer d1**2a

X-DashScope-WorkSpace

String

Header

否

指明本次調用需要使用的workspace；需要注意的是，對于子賬號Apikey調用，此參數為必選項，子賬號必須歸屬于某個workspace才能調用；對于主賬號Apikey此項為可選項，添加則使用對應的workspace身份，不添加則使用主賬號身份。

ws_QTggmeAxxxxx

model

String

Body

是

指明需要調用的模型。

opennlu-v1

input.task

String

Body

否

任務類型，可選項是 extraction classification，默認是 extraction

input.sentence

String

Body

是

用戶輸入的需要處理的文本內容，支持中英文。（input最長限制1024個tokens，為input所有字段的總和）

老師今天表揚我了

input.labels

String

Body

是

對于抽取任務，label為需要抽取的類型名稱。對于分類任務，label為分類體系。不同標簽用中文逗號分隔。

抽取任務：

實體識別：人名，地名

閱讀理解：小明的年齡是多少？，小明的身高是多少？

分類任務：

主題分類：體育新聞，娛樂新聞

情感分類：積極，消極

出參描述

字段

類型

描述

示例值

output.text

String

本次請求的算法輸出內容。

積極

usage.output_tokens

Integer

本次請求算法輸出內容的token數目。

200

usage.input_tokens

Integer

本次請求輸入內容的 token 數目，包括input所有內容

20

usage.total_tokens

Integer

本次請求用量計量的總內容，上面output_tokens和input_tokens的和。

220

request_id

String

本次請求的系統唯一碼

7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

請求示例

以下示例展示通過CURL命令來調用 opennlu-v1 模型的腳本。

說明

需要使用您的API-KEY替換示例中的 your-api-key ，代碼才能正常運行。

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/nlp/nlu/understanding' \
--header 'Authorization: Bearer <<YOUR_API_KEY> \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "opennlu-v1",
    "input":{
        "sentence":"老師今天表揚我了",
        "task": "classification",
        "labels":"積極，消極"
    },
    "parameters": {
    }
}'

響應示例

{
    "output":{
        "text":"積極",
    },
    "usage":{
        "output_tokens":2,
        "input_tokens":11,
        "total_tokens":13
    },
    "request_id":"d89c06fb-46a1-47b6-acb9-bfb17f814969"
}

異常響應示例

在訪問請求出錯的情況下，輸出的結果中會通過code和message指明出錯原因。

{
    "code":"InvalidApiKey",
    "message":"Invalid API-key provided.",
    "request_id":"fb53c4ec-1c12-4fc4-a580-cdb7c3261fc1"
}

狀態碼說明

大模型服務平臺通用狀態碼請查閱：錯誤碼