"en"}例については、エンティティ感情分析をご覧ください。構文解析によってテキストを分析および解析するための強力なツールセットが用意されています。メソッドを使用します。構文解析は次のオペレーションで構成されています。文の抽出により、テキストのストリームが一連の文に分解されます。つの単語に対応)に分解されます。トークンが処理され、文中の位置に基づいて構文情報が追加されます。構文トークンセットの詳細については、形態論と依存関係ツリーガイドをご覧ください。メソッドを次の形式で使用します。"encodingType":"UTF8"}構文解析のレスポンス構文解析のリクエストを送信すると、指定したテキストが処理されて、文とトークンが抽出され、それらの文(sentences)とトークン(tokens)を含むレスポンスが返されます。形式は次のとおりです。構文解析を実行すると、指定したテキストから抽出された一連の文が返されます。フィールドには次のフィールドが含まれています。始まる)文字オフセットを示します。使用して計算されます。抽出された文の全文が含まれています。要素は、ゲティスバーグの演説の構文解析リクエストに対して返されたものです。"en"}その他に、一連のトークンも返されます。各トークンに関連付けられた情報を使用して、返された文をさらに分析することができます。これらのトークンの詳細については、形態論と依存関係ツリーガイドをご覧ください。メソッドでは、テキストが一連のトークンに変換されます。これらのトークンは、リクエストで渡したコンテンツのさまざまなテキスト要素(単語の境界)に対応しています。この一連のトークンを生成するプロセスは、トークン化と呼ばれます。よって処理されて、品詞(形態論的情報を含む)と基本形の関連する部分が特定されます。トークンが評価されて依存関係ツリーに配置されます。依存関係ツリーによって、トークンの構文上の意味を特定できます。このツリーは、トークンどうしの関係や、トークンを含む文との関係も表します。内の構文構造を理解する上で役立ちます。フィールドを以下に示します。このトークンに関連付けられたテキストデータが含まれています。次の子フィールドがあります。始まる)文字オフセットが含まれています。依存関係(後述)が存在するのは文中のみですが、トークンのオフセットはテキスト全体で位置付けられます。使用して計算されます。元のテキストの実際の内容が含まれています。トークンの文法情報を表します。これには、形態論的情報も含まれます。(これらのフィールドの詳細については、形態論と依存関係ツリーガイドをご覧ください)。この単語の語幹が含まれています。テキスト内で語の使用を正規化するために使用できます。「write」、「writing」、「wrote」、「written」はすべて同じ基本形(「write」)に基づいています。同様に、単語の単数形と複数形も同じ基本形に基づいています(「house」と「houses」など)。詳細については、基本形(形態論)をご覧ください。トークンを含む文中の単語間の関係を有向木の辺によって識別します。この情報は、翻訳、情報の抽出、要約に役立ちます(形態論と依存関係ツリーガイドには、依存関係の解析に関する詳しい説明があります)。フィールドには次の子フィールドが含まれています。始まる)インデックス値を提供します。親を持たないトークンでは自身のインデックスになります。このトークンのヘッドトークンに対する依存関係のタイプを提供します。ルーズベルトの大統領就任演説の引用から生成されるトークンを以下に示します。タグは、見やすくするためにすべて削除してあります。カテゴリのリストを取得できます。メソッドを呼び出します。カテゴリの完全なリストについては、こちらをご覧ください。メソッドによって返されたカテゴリをフィルタリングして、リクエストに最も関連性のあるカテゴリのみを残すようにします。カテゴリのみが返されます。ブロック(ドキュメント)を指定する必要があります。よるコンテンツ分類の例については、コンテンツの分類をご覧ください。リクエストとして使用します。リクエストは、標準のエンティティ分析リクエストに似ていますが、テキストに対して実行するオペレーションを示す一連の機能を追加で渡す必要があります。機能は以下のとおりです。感情分析を実施します。詳細については、感情分析をご覧ください。エンティティ分析を実施します。詳細については、エンティティ分析をご覧ください。指定したテキストを処理して構文解析を実施するように指定します。詳細については、構文解析をご覧ください。