<KNOWLEGED_place>。<KNOWLEGED_wikiData>。不包含以下類型：
<IDIOM>: 成語<FUNC_determiner>: 定冠詞 (或中文系稱的「定語」)<TIME_holiday>: 和節日相關的時間。<TIME_justtime>: 和現在或瞬時相關的時間。<TIME_day>: 和以「天」為單位相關的時間。<TIME_week>: 和以「週」為單位相關的時間。<TIME_month>: 和以「月」為單位相關的時間。<TIME_season>: 和以「季」為單位相關的時間。<TIME_year>: 和以「年」為單位相關的時間。<TIME_decade>: 和以「比年還要長的時間」為單位相關的時間。
以上幾個您都可以簡單地把它視為「時間副詞」。
<ENTITY_num>: 單純數字表示
<ENTITY_classifier>: 量詞 (或中文系稱的「分類詞」)<ENTITY_measurement>: 量測詞 (表示是一個測量值。例如「一公斤」、「30公分」…等)<ENTITY_person>: 名詞，且系統推測應該指某個「人類」。(以漢人常見三字名、單名為主)<ENTITY_pronoun>: 代名詞。(若有需要，可再細分「專指代名詞」(e.g., 爸爸) 或「泛指代名詞」(e.g., 老公公))<ENTITY_possessive>: 所有格名詞。<ENTITY_noun>: 系統已認得的名詞。<ENTITY_nounHead>: 名詞組的中心語。<ENTITY_nouny>: 系統推測應該是名詞。<ENTITY_oov>: 系統不知道是什麼，但把它當名詞用。
以上幾個您都可以簡單地把它視為「名詞」。有幾個詞組組合規則如下：
<MODIFIER>: 形容詞及副詞。
<MODIFIER_color>: 顏色形容詞。<FUNC_degreeHead>: 形容詞組的程度中心語(很、極、非常…等)。表示形容詞到這裡就不會再疊加了。其旁邊形容詞會和此程度中心語形成一個用來「描述程度」的修飾、形容用語。
<ASPECT>: 時態標記 (了、著…等)
<QUANTIFIER>: 量化詞標記 (都、全…等)<LOCATION>: 地名<RANGE_locality>: 地名範圍標記<RANGE_period>: 時間範圍標記<FUNC_modifierHead>: 形容詞及副詞組的中心語。<MODAL>: 情態標記詞 (e.g., 可以、能、會…)<AUX>: 助動詞 (e.g., 是、為…)
<CLAUSE_AnotAQ>: A-not-A 問句
<CLAUSE_YesNoQ>: 是非問句<CLAUSE_WhoQ">: 「誰」問句<CLAUSE_WhatQ>: 「物」問句<CLAUSE_WhereQ>: 「何地」問句<CLAUSE_WhenQ>: 「何時」問句<CLAUSE_HowQ>: 「程度/過程」問句<CLAUSE_WhyQ>: 「原因」問句<CLAUSE_Particle>: 沒什麼特別意義，就只是一個句子裡的小元素。(e.g., 啊、啦、喔…)
<FUNC_negation>: 否定功能詞
<FUNC_conjunction>: 連接功能詞<FUNC_inter>: 外向功能詞 (完整語意需在本句以外滿足。e.g., 然而…)<FUNC_inner>: 內向功能詞 (完整語意可在本句以內滿足。e.g., 在…)<ACTION_lightVerb>: 輕動詞 (e.g., 被、把、弄…),<ACTION_verb>: 動詞<ACTION_quantifiedVerb>: 量化動詞 (表示該動作只做了一定程度的量。e.g., 看一看、瞧瞧、嚐嚐看…等)<KNOWLEDGE_addTW>: 台灣地址<KNOWLEDGE_url>: 網址<KNOWLEDGE_place>: 政府開放平台中的觀光景點<KNOWLEDGE_wikiData>: WikiData 開放資料<UserDefined>: 使用者自定義的詞彙Articut API URL
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上傳內容 (JSON 格式)
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"result_obj": [[{"text": "我", "pos": "ENTITY_pronoun"},
{"text": "想", "pos": "ACTION_verb"},
{"text": "過過", "pos": "ACTION_quantifiedVerb"},
{"text": "過兒", "pos": "ENTITY_pronoun"},
{"text": "過過", "pos": "VerbP"},
{"text": "的", "pos": "FUNC_inner"},
{"text": "日子", "pos": "ENTITY_noun""}],
[{"text": "。", "pos": "PUNCTUATION"}]],
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]
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因為 Articut 只處理「語言知識」而不處理「百科知識」。
我們提供「使用者自定義」詞彙表的功能，並標記為
<UserDefined>
。使用 Dictionary 格式，請自行編寫。
Articut API URL
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上傳內容 (JSON 格式)
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政府開放平台中存有「交通部觀光局蒐集各政府機關所發佈空間化觀光資訊」。Articut 可取用其中的資訊，並標記為 <KNOWLEDGE_place>
Articut API URL
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上傳內容 (JSON 格式)
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回傳內容 (JSON 格式)
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ACTION_verb 標記的動詞詞彙。每個句子內的動詞為一個 list。ENTITY_noun、ENTITY_nouny、ENTITY_nounHead 或 ENTITY_oov 標記的名詞詞彙。每個句子內的名詞為一個 list。KNOWLEDGE_place 標記的非行政地點名稱詞彙，例如「鹿港老街」、「宜蘭運動公園」。每個句子內的景點為一個 list。get_time 取出「某時」
get_location_stem 和 get_opendata_place 取出「某地」 get_event 取出「發生某事」。再將以上三者結合成結果。<CLAUSE_Q> 標籤的句子。例如「是非問句：你認識他嗎？」<KNOWLEDGE_addTW> 標籤的台灣地址字串。例如「台北市中山區民權東路二段109號」。<KNOWLEDGE_currency>標籤的貨幣金額字串。每個句子內的貨幣金額為一個 list。<KNOWLEDGE_currency>標籤與 <ENTITY_noun> <ENTITY_num> 組合標籤的貨幣金額字串。每個句子內的貨幣金額為一個 list。<KNOWLEDGE_wikiData>標籤的 Wikidata 標題字串。每個句子內的 Wikidata 標題文字為一個 list。Articut API URL
POST https://api.droidtown.co/Articut/Addons/
上傳內容 (JSON 格式) username及api_key為必填
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"<ENTITY_pronoun>你</ENTITY_pronoun><CLAUSE_YesNoQ><AUX>是</AUX><FUNC_negation>否</FUNC_negation></CLAUSE_YesNoQ><ACTION_verb>知道</ACTION_verb><TIME_day>傍晚</TIME_day><MODAL>可以</MODAL><ACTION_verb>到</ACTION_verb><KNOWLEDGE_place>觀音亭</KNOWLEDGE_place><ACTION_verb>去</ACTION_verb><ACTION_verb>看</ACTION_verb><ENTITY_nouny>夕陽</ENTITY_nouny><CLAUSE_Particle>喔</CLAUSE_Particle>",
"!",
"<TIME_day>今日</TIME_day><TIME_day>傍晚</TIME_day><FUNC_inner>在</FUNC_inner><LOCATION>新竹市</LOCATION><LOCATION>北區</LOCATION><ACTION_verb>溜</ACTION_verb><ENTITY_nouny>小狗</ENTITY_nouny>",
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回傳內容 (JSON 格式)
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[[122, 124, "知道"],
[191, 192, "到"],
[257, 258, "去"],
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[314, 316, "夕陽"]],
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[[132, 133, "溜"], [161, 163, "小狗"]],
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[[244, 272, "去"], [272, 331, "看夕陽"]],
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[[119, 178, "溜小狗"]],
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"location_event_list": [{"event": ["遛小孩"],
"site": [["435藝文特區"]],
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{"event": ["去", "看夕陽"],
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[],
[],
[],
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[266, 268, "地方"]],
[],
[[314, 316, "夕陽"]],
[],
[[161, 163, "小狗"]],
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"opendata_place_list": [[[69, 76, "435藝文特區"]],
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[[223, 226, "觀音亭"]],
[],
[],
[]],
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[],
[[16, 17, "你"]],
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[],
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[["<CLAUSE_YesNoQ>", "你是否知道傍晚可以到觀音亭去看夕陽喔"]],
[],
[],
[]],
"time_list": [[],
[],
[[148, 150, "傍晚"]],
[],
[[10, 12, "今日"],
[33, 35, "傍晚"]],
[]],
"verb_stem_list": [[[36, 38, "得知"],
[159, 160, "遛"]],
[],
[[122, 124, "知道"],
[191, 192, "到"],
[257, 258, "去"],
[285, 286, "看"]],
[],
[[132, 133, "溜"]],
[]],
"wikidata_list": [[], [], [], [], [], []]}
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["人", 0.05667373578657066]]}
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將待抽取關鍵詞的文本斷詞。 以固定的窗格大小 (預設值為 5，通過 span 屬性調整)，詞之間的共現關係，建構出不帶權圖。 計算途中節點的 PageRank。 算法論文：TextRank: Bringing Order into Texts
POST https://api.droidtown.co/Articut/Toolkit/TextRank/
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"username": "test@email.com",
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"，",
"<ENTITY_oov>命運</ENTITY_oov><FUNC_inner>在</FUNC_inner><ENTITY_pronoun>自己</ENTITY_pronoun><FUNC_inner>的</FUNC_inner><ENTITY_nouny>手</ENTITY_nouny><RANGE_locality>上</RANGE_locality>",
"。"],
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"textrank": [["命運", 5.591625666787958],
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["手", 2.959546855830475],
["人", 2.9595468558304745]]}
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