通过准确抽取以上多种类型的实体信息，该项能力可以广泛应用于新闻阅读、信息检索、客户服务、社交聊天、金融运营等多种场景。例如，在新闻阅读场景中，可以对新闻正文进行实体抽取，并对人名、地名、时间、网址等关键实体信息进行高亮标识，帮助读者快速获取文章要点；在客服场景，通过抽取用户留言中的手机号、快递单号、验证码等信息，客服人员能够更高效地定位问题并给出解决方案。实体抽取为各行业的智能化应用提供了坚实的基础支持。

约束与限制

该能力当前不支持模拟器。

展开

AI能力	约束
实体抽取	- 支持的语言：简体中文、英文、繁体中文。 - 支持的实体：时间、地点、邮箱、快递单号、航班号、人名、电话号码、网址链接、验证码、证件号。 - 文本长度：不超过1000字符。

开发步骤

在使用实体抽取功能时，将实现实体抽取的类添加至工程。
收起
自动换行
深色代码主题
复制
```
import { textProcessing, EntityType } from '@kit.NaturalLanguageKit';
```

配置输入文本框。

收起
自动换行
深色代码主题
复制
private inputText: string = '张三的电话号码是12345';
@State outputText: string = '';

TextInput({ placeholder: '请输入文本', text: this.inputText })
  .height(40)
  .fontSize(16)
  .width('90%')
  .margin(10)
  .onChange((value: string) => {
    this.inputText = value;
  })

配置按钮，调用实体抽取textProcessing.getEntity接口。

收起
自动换行
深色代码主题
复制
Button('获取实体结果')
  .type(ButtonType.Capsule)
  .fontColor(Color.White)
  .width('45%')
  .margin(10)
  .onClick(async () => {
    try {
      let result = await textProcessing.getEntity(this.inputText, {entityTypes: [EntityType.NAME, EntityType.PHONE_NO]});
      this.outputText = this.formatEntityResult(result);
    } catch (err) {
      console.error(`getEntity errorCode: ${err.code}, errorMessage: ${err.message}`);
      this.outputText = 'Error occurred while getting entities.';
    }
  })

在界面上展示实体抽取结果。

收起
自动换行
深色代码主题
复制
private formatEntityResult(entities: textProcessing.Entity[]): string {
  if (!entities || !entities.length) {
    return 'No entities found.';
  }

  let output = 'Entities:\n';
  for (let i = 0; i < entities.length; i++) {
    let entity = entities[i];
    output += `Entity[${i}]:\n`;
    output += `  oriText: ${entity.text}\n`;
    output += `  charOffset: ${entity.charOffset}\n`;
    output += `  entityType: ${entity.type}\n`;
    output += `  jsonObject: ${entity.jsonObject}\n\n`;
  }
  return output;
}

开发实例

收起
自动换行
深色代码主题
复制
import { textProcessing, EntityType } from '@kit.NaturalLanguageKit';

@Entry
@Component
struct Index {
  private inputText: string = '张三的电话号码是12345';
  @State outputText: string = '';

  build() {
    Column() {
      TextInput({ placeholder: '请输入文本', text: this.inputText })
        .height(40)
        .fontSize(16)
        .width('90%')
        .margin(10)
        .onChange((value: string) => {
          this.inputText = value;
        })

      Scroll() {
        Text(this.outputText)
          .fontSize(16)
          .width('90%')
          .margin(10)
      }
      .height('40%')

      // 调用实体抽取接口
      Row() {
        Button('获取实体结果')
          .type(ButtonType.Capsule)
          .fontColor(Color.White)
          .width('45%')
          .margin(10)
          .onClick(async () => {
            try {
              let result = await textProcessing.getEntity(this.inputText, {entityTypes: [EntityType.NAME, EntityType.PHONE_NO]});
              this.outputText = this.formatEntityResult(result);
            } catch (err) {
              console.error(`getEntity errorCode: ${err.code}, errorMessage: ${err.message}`);
              this.outputText = 'Error occurred while getting entities.';
            }
          })
      }
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .justifyContent(FlexAlign.Center)
  }

  // 实体结果转义
  private formatEntityResult(entities: textProcessing.Entity[]): string {
    if (!entities || !entities.length) {
      return 'No entities found.';
    }

    let output = 'Entities:\n';
    for (let i = 0; i < entities.length; i++) {
      let entity = entities[i];
      output += `Entity[${i}]:\n`;
      output += `  oriText: ${entity.text}\n`;
      output += `  charOffset: ${entity.charOffset}\n`;
      output += `  entityType: ${entity.type}\n`;
      output += `  jsonObject: ${entity.jsonObject}\n\n`;
    }
    return output;
  }
}

分词

Neural Network Runtime Kit（Neural Network运行时服务）

意见反馈

以上内容对您是否有帮助？

意见反馈

如果您有其他疑问，您也可以通过开发者社区问答频道来和我们联系探讨。

社区提问智能客服提问