構造化ニュースデータ
構造化されたニュースデータAPIは、世界中のニュース記事にアクセスする簡単な方法を提供します。 私たちは、何千ものソースからのニュース記事にアクセスするための、シンプルで一貫性のある、使いやすいAPIを提供しています。
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🔥 翻訳
非英語記事の見出しと説明の英語翻訳。
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ニュース記事の感情。
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記事をストーリーにグループ化します。
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ニュース速報検出。
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記事は自由にアクセス可能か（ペイウォール検出）。
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記事内の文の数。
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記事内の段落の数。
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記事内の単語の数。
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記事内の文字数。
よくある質問
- 各記事には、コアフィールド（タイトル、説明、本文、URL、公開日、画像）に加え、エンリッチドデータが含まれます。具体的には、感情分析、カテゴリー、トピック、業界分類、言語、見出しと説明の英語翻訳、発行元のランク付けを含むソース情報、ストーリーのクラスタリングID、単語数や読了時間などのコンテンツ指標です。また、記事コンテンツからエンティティ、ハッシュタグ、リンク、メディアを抽出します。
- はい。各記事には、48のソース言語をカバーする見出しと説明の英語機械翻訳を含む翻訳ブロックが付いています。翻訳は処理中に事前計算されるため、追加のリクエスト時間はかからず、有効化するためのパラメータも不要です。元のタイトルと説明はソース言語のままで、決して置き換えられることはありません。また、言語フィールドは記事自身の言語を報告し続けます — 英語の記事の場合、ブロックは存在しますが空です。記事本文は翻訳されません。
- 当社の感情分析では、ニュースコンテンツでトレーニングされたNLPモデルを使用して、記事を肯定的、否定的、または中立的に分類します。各記事には、極性スコアと信頼度レベルが割り当てられます。モデルは、見出しだけでなく記事全体のテキストを分析し、59言語で高い精度を達成しています。検索結果を感情でフィルタリングして、特定の感情的なトーンを見つけることができます。
- ストーリークラスタリングは、同じイベントまたはトピックを扱う関連記事をグループ化します。複数の出版社が同じニュースを報道する場合、同じストーリーIDを割り当てます。これにより、ストーリーが時間とともにどのように発展するか、トレンドトピックを特定し、報道の広さを測定し、異なるソースからの重複コンテンツの処理を回避できます。
- 重複検出アルゴリズムは、記事のコンテンツ、エンティティ、および発行タイミングを分析して、複数の出版社が同じストーリーを報道しているかを識別します。各記事にはis_duplicate フラグがあります。これにより、冗長なコンテンツをフィルタリングし、ユニークなニュースに焦点を当てることができます。ストーリークラスタリングと組み合わせることで、1つのストーリーにつき1つの記事を取得したり、完全な報道を追跡したりできます。
- APITubeは、複数のエクスポート形式をサポートしています：JSON（デフォルト）、CSV、TSV、XLSX（Excel）、XML、RSSフィード。すべての形式に同じデータフィールドが含まれています。ワークフローに最適な形式を選択してください - API用のJSON、スプレッドシートとBIツール用のCSV/XLSX、フィードリーダー用のRSS、レガシーシステム用のXML。
- パブリッシャーランク（OPR - Overall Publisher Rank）は、ドメイン権威性、トラフィック量、コンテンツ品質、公開頻度、編集基準などの複数の要因に基づいて0〜10で採点されます。ランクの高いソース（6 ）には、通常、主要なニュースアウトレットが含まれます。このフィルターを使用して、権威あるソースを優先したり、低品質のコンテンツを除外したりしてください。
- 当社のNER（固有表現認識）は、記事テキストから人物、組織、場所、ブランド、イベントなどを抽出します。各エンティティには、そのタイプと言及回数が含まれています。エンティティデータをブランドモニタリング、特定の企業の追跡、地理的カバレッジの分析、またはニュースコンテンツからの知識グラフの構築に使用してください。
- APIは、description（要約/抜粋）とbody（完全な記事本文）の両方のフィールドを返します。bodyフィールドには、HTMLを削除した完全にクリーンな記事のコンテンツが含まれています。有料壁の背後にある一部の記事は、本文のコンテンツが制限されている場合があります - is_paywallフラグを確認してください。完全な本文へのアクセスは、すべてのプランに含まれており、追加費用はありません。
構造化ニュースデータAPI：生の記事を超えて
APITubeは、50万以上のソース全体で一貫したスキーマを持つ構造化されたニュースデータを提供します。各記事には、標準化されたフィールド：タイトル、本文、発行日、ソースメタデータ、包括的なNLP拡張が含まれています。
豊富化フィールドには、感情スコア（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）、抽出されたエンティティ（人、組織、場所、ブランド）、トピックおよびカテゴリ分類、業界タグ、可読性メトリクスが含まれます。ストーリークラスタリングは関連する記事を自動的にグループ化します。
データエンジニアと分析者にとって、構造化された出力により解析の複雑さが排除されます。一貫したJSONスキーマは、データベース、分析プラットフォーム、MLパイプラインと直接連携します。スプレッドシートとBIツールの統合のため、CSV、XLSX、またはXMLへエクスポート。
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