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OpenNLU开放域文本理解模型

说明

支持的领域 / 任务：OpenNLU可以在任意领域完成各类NLU任务。

OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。

OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定文本中抽取一些片段，如实体识别、事件抽取、关键词抽取等。分类任务目标是将给定文本按照给定的类别体系进行分类，如主题分类、情感分类、意图分类等。

重要

虽然OpenNLU已经在大量任务上训练且具备泛化性，但由于实际NLU任务的多样性、复杂性，其在不同具体任务上的效果可能有较大差别，请谨慎评估模型效果是否符合需求。

模型概览

模型名	模型简介
opennlu-v1	开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。

SDK使用

前提条件

已开通服务并获得API-KEY：获取API-KEY。
已安装最新版SDK：安装SDK。

以下示例展示了调用OpenNLU模型对一个用户指令进行响应的代码。

说明

请先参考“API-KEY设置”正确设置您的API-KEY。

Python

# coding=utf-8
# For prerequisites running the following sample, visit https://help.aliyun.com/document_detail/611472.html

from dashscope import Understanding
from http import HTTPStatus
import json


response = Understanding.call(
    model='opennlu-v1',
    sentence='老师今天表扬我了',
    labels='积极，消极',
    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))

Java

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("老师今天表扬我了")
                        .labels("积极，消极")
                        .task("classification")
                        .build();
        // 如果正常返回即可以直接使用
        // 否则会抛出ApiException异常，检查e.getStatus()即可拿到错误信息
        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();
      }
    }
}

参数配置

参数	类型	必选	描述	示例值
model	String	是	指明需要调用的模型。	opennlu-v1
task	String	否	任务类型，可选项是 extraction classification，默认为extraction
sentence	String	是	用户输入的需要处理的文本内容，支持中英文。（input最长限制1024个tokens，为input所有字段的总和）	老师今天表扬我了
labels	String	是	对于抽取任务，label为需要抽取的类型名称。对于分类任务，label为分类体系。不同标签用中文逗号分隔。	抽取任务：实体识别：人名，地名阅读理解：小明的年龄是多少？，小明的身高是多少？分类任务：主题分类：体育新闻，娱乐新闻情感分类：积极，消极

返回结果

返回结果示例

JSON

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "39a41abe-1bed-430a-b9b5-277130c7eb82",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": "积极;"
    },
    "usage": {
        "output_tokens":2,
        "input_tokens":11,
        "total_tokens":13
    }
}

返回参数说明

返回参数	类型	说明
status_code	int	200（HTTPStatus.OK）表示请求成功，否则表示请求失败，可以通过code获取错误码，通过message字段获取错误详细信息。
request_Id	string	系统生成的标志本次调用的id。
code	string	表示请求失败，表示错误码，成功忽略。
message	string	失败，表示失败详细信息，成功忽略。
output	dict	调用结果信息，包含输出text。
output.text	string	模型生成回复。
usage	dict	计量信息，表示本次请求计量数据。
usage.input_tokens	int	用户输入文本转换成Token后的长度。
usage.output_tokens	int	模型生成回复转换为Token后的长度。
usage.total_tokens	int	input_tokens + output_tokens

HTTP调用接口

功能描述

OpenNLU模型支持 HTTP 调用来响应客户请求。

前提条件

已开通服务并获得API-KEY：获取API-KEY。

提交接口调用

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

入参描述

字段	类型	传参方式	必选	描述	示例值
Content-Type	String	Header	是	请求类型：application/json	application/json
Authorization	String	Header	是	API-Key，例如：Bearer d1**2a	Bearer d1**2a
X-DashScope-WorkSpace	String	Header	否	指明本次调用需要使用的workspace；需要注意的是，对于子账号Apikey调用，此参数为必选项，子账号必须归属于某个workspace才能调用；对于主账号Apikey此项为可选项，添加则使用对应的workspace身份，不添加则使用主账号身份。	ws_QTggmeAxxxxx
model	String	Body	是	指明需要调用的模型。	opennlu-v1
input.task	String	Body	否	任务类型，可选项是 extraction classification，默认是 extraction
input.sentence	String	Body	是	用户输入的需要处理的文本内容，支持中英文。（input最长限制1024个tokens，为input所有字段的总和）	老师今天表扬我了
input.labels	String	Body	是	对于抽取任务，label为需要抽取的类型名称。对于分类任务，label为分类体系。不同标签用中文逗号分隔。	抽取任务：实体识别：人名，地名阅读理解：小明的年龄是多少？，小明的身高是多少？分类任务：主题分类：体育新闻，娱乐新闻情感分类：积极，消极

出参描述

字段	类型	描述	示例值
output.text	String	本次请求的算法输出内容。	积极
usage.output_tokens	Integer	本次请求算法输出内容的 token 数目。	200
usage.input_tokens	Integer	本次请求输入内容的 token 数目，包括input所有内容	20
usage.total_tokens	Integer	本次请求用量计量的总内容，上面 output_tokens 和 input_tokens 的和。	220
request_id	String	本次请求的系统唯一码	7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

请求示例

以下示例展示通过CURL命令来调用 opennlu-v1 模型的脚本。

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的 your-api-key ，代码才能正常运行。

Shell

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":"老师今天表扬我了",
        "task": "classification",
        "labels":"积极，消极"
    },
    "parameters": {
    }
}'

响应示例

JSON

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

异常响应示例

在访问请求出错的情况下，输出的结果中会通过 code 和 message 指明出错原因。

JSON

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

状态码说明

大模型服务平台通用状态码请查阅：状态码说明