Was ist eine Entity-Extraction-API?

Eine Entity-Extraction-API erkennt und kennzeichnet die benannten Dinge in Texten — Personen, Organisationen, Orte und mehr. Die Entity-Recognition-API von APITube gibt diese in jedem Artikel als strukturierte Daten zurück, mit denen Ihre Modelle und Agenten arbeiten können.

Welche Entitätstypen erkennt APITube?

APITube erkennt Entitäten in 9 Typen: Person, Ort, Organisation, Marke, Produkt, Ereignis, Krankheit, Naturkatastrophe und Sport. Jede erkannte Entität wird mit ihrem Typ zurückgegeben, sodass Sie genau nach der Art filtern können, die Sie interessiert.

Sind Entitäten mit einem Wissensgraphen verknüpft?

Ja. Jede Entität wird auf Wikipedia- und Wikidata-Links aufgelöst, sodass ein Agent das richtige OpenAI, die richtige Stadt oder das richtige Produkt disambiguieren kann, anstatt anhand des Oberflächentextes zu raten.

Hat jede Entität ihr eigenes Sentiment?

Ja. Zusätzlich zum Link und Typ trägt jede Entität ihre eigene Sentiment-Punktzahl von -1 bis 1, sodass ein einzelner Artikel positiv über ein Unternehmen und negativ über ein anderes sein kann.

Kann ich Nachrichten nach Entität durchsuchen oder filtern?

Ja. Sie können Artikel nach Entität durchsuchen und filtern, und jede Entität wird mit ihrer Position im Text zurückgegeben, sodass Sie Erwähnungen genau hervorheben oder extrahieren können.

Wie finde ich eine Entität zum Filtern?

Verwenden Sie das Vorschlagstool, um eine Entität nach Namen nachzuschlagen und ihre Kennung zu erhalten, dann filtern Sie Artikel nach dieser Entität. Das Vorschlagstool ist auch auf dem gehosteten MCP-Server für KI-Agenten verfügbar.

Ist Entity Extraction auf dem kostenlosen Plan verfügbar?

Ja. Entitäten, ihre Wissensgraphen-Links und das pro-Entität-Sentiment sind Teil des angereicherten Schemas, das für jeden Plan zurückgegeben wird, einschließlich des kostenlosen Tarifs.

Von über 6.000 Entwicklern vertraut

Entity Extraction für News

Last updated: July 22, 2026

Verwandeln Sie Artikel in strukturierte Entitäten. APITube kennzeichnet Personen, Organisationen, Marken, Produkte, Orte und mehr in jedem Artikel — jeder verlinkt mit einem Wissensgraphen und bewertet nach Sentiment — damit Ihr Modell genau weiß, worum es in einer Geschichte geht.

Echtzeit-Nachrichtenartikel von 177 L

in 60 Sprache

Sozialleistungen

Jeder Artikel, aufgelöst in strukturierte Entitäten

Eine Entity-Extraction-API extrahiert die Personen, Orte, Organisationen und Dinge aus Texten. APITube kennzeichnet Entitäten über 9 Typen in jedem Artikel — Person, Ort, Organisation, Marke, Produkt, Ereignis, Krankheit, Naturkatastrophe und Sport — jeder verlinkt mit Wikipedia und Wikidata mit seiner eigenen Sentiment-Punktzahl, sodass ein Agent die richtige Entität disambiguieren und darauf reagieren kann.

Kostenlose API-Schlüssel erhalten

Erfahren Sie mehr über API

Entitäten über 9 Typen in jedem Artikel

Jede Entität verknüpft mit Wikipedia und Wikidata

Pro-Entitäts-Sentiment-Score von −1 bis 1

Entitätsposition (Start und Ende) im Text

Entitäten nach Namen über das Vorschlagstool nachschlagen

Artikel nach Entität durchsuchen und filtern

59 languages, 177+ countries

Anwendungsfälle

Entdecken Sie die Möglichkeiten

Unsere Lösungen sollen Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen. Ob Sie ein kleines Unternehmen oder ein großes Unternehmen sind, wir haben die richtige Lösung für Sie.

RAG

Disambiguierung für RAG

Stellen Sie einer Abruf-Pipeline Wissensgraphen-Links zur Verfügung, damit diese auf der richtigen Entität, nicht auf einem Namensvetter, basiert.

Monitoring

Unternehmens- und Personenüberwachung

Verfolgen Sie jede Erwähnung eines Unternehmens, Produkts oder einer Person in 59 Sprachen, aufgelöst auf eine Entität.

Graph

Aufbau von Wissensgraphen

Füllen Sie einen Graphen aus Nachrichten mit typisierten, verknüpften Entitäten und ihren Beziehungen im Laufe der Zeit.

Suchen

Semantische Suche

Ermöglichen Sie Benutzern, Berichterstattungen nach einer bestimmten Organisation, Marke oder einem bestimmten Ereignis zu filtern, anstatt nach rohen Schlüsselwörtern.

Ausstattung

Verschwenden Sie keine Zeit mit komplexen Funktionen

Komplexe Funktionen einfach gemacht. Unsere API bietet eine einfache Möglichkeit, auf Nachrichtenartikel aus der ganzen Welt zuzugreifen. Wir bieten eine einfache, konsistente und benutzerfreundliche API für den Zugriff auf Nachrichtenartikel aus Tausenden von Quellen.

Nachrichten-API

Datenexport in vielen Formaten
Branchenüberwachung
Markenüberwachung
Marktinformationen
Risikomanagement
Wettbewerbsbeobachtung
Medienbeobachtung
Stimmungsanalyse
Trendanalyse
Story-Gruppierung
Prognose gesellschaftlicher Trends
Mehrsprachige Unterstützung
Publikumsbindung
Geografische Analyse
Echtzeit-Breaking-News
Historischer Datenzugriff
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
Über 50 Integrationen

Zusätzliche Daten extrahieren

Kulturwirtschaft
Schauplätze
Personenzahl
Organisation
Brands
Events
Disasters
Diseases
Links
Medium
Images & Videos
Hashtags
Autor
Quelle
Duplikaterkennung
Publisher-Rang
Artikel Stimmung
Readability Score
Language Detection
und mehr

Analyse

Stimmungsanalyse
Analyse der öffentlichen Meinung
Kategorisierung
Finanzanalyse
Trendanalyse
Story-Gruppierung
Inhaltszusammenfassung
Erkennung von Entitäten
Schlüsselwort-Extraktion
Themenmodellierung
Ereigniserkennung
Erkennung benannter Entitäten
Textklassifizierung
Controversy Detection
Trust Score Analysis
Engagement-Metriken
Erkennung von Quellenvoreingenommenheit
Qualitätsranking
Spam-Erkennung
Emotionserkennung

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Häufig gestellte Fragen

: Eine Entity-Extraction-API erkennt und kennzeichnet die benannten Dinge in Texten — Personen, Organisationen, Orte und mehr. Die Entity-Recognition-API von APITube gibt diese in jedem Artikel als strukturierte Daten zurück, mit denen Ihre Modelle und Agenten arbeiten können.
: APITube erkennt Entitäten in 9 Typen: Person, Ort, Organisation, Marke, Produkt, Ereignis, Krankheit, Naturkatastrophe und Sport. Jede erkannte Entität wird mit ihrem Typ zurückgegeben, sodass Sie genau nach der Art filtern können, die Sie interessiert.
: Ja. Jede Entität wird auf Wikipedia- und Wikidata-Links aufgelöst, sodass ein Agent das richtige OpenAI, die richtige Stadt oder das richtige Produkt disambiguieren kann, anstatt anhand des Oberflächentextes zu raten.
: Ja. Zusätzlich zum Link und Typ trägt jede Entität ihre eigene Sentiment-Punktzahl von -1 bis 1, sodass ein einzelner Artikel positiv über ein Unternehmen und negativ über ein anderes sein kann.
: Ja. Sie können Artikel nach Entität durchsuchen und filtern, und jede Entität wird mit ihrer Position im Text zurückgegeben, sodass Sie Erwähnungen genau hervorheben oder extrahieren können.
: Verwenden Sie das Vorschlagstool, um eine Entität nach Namen nachzuschlagen und ihre Kennung zu erhalten, dann filtern Sie Artikel nach dieser Entität. Das Vorschlagstool ist auch auf dem gehosteten MCP-Server für KI-Agenten verfügbar.
: Ja. Entitäten, ihre Wissensgraphen-Links und das pro-Entität-Sentiment sind Teil des angereicherten Schemas, das für jeden Plan zurückgegeben wird, einschließlich des kostenlosen Tarifs.