LegalBot AI Tools (プレビュー)
人工知能、NLP、機械翻訳などへの API アクセスを提供します。 法的業界向けに特別に設計された AI および NLP 機能
このコネクタは、次の製品および地域で利用可能です。
Service | クラス | 地域 |
---|---|---|
Logic Apps | 標準 | 以下を除くすべての Logic Apps 地域 : - Azure 政府の地域 - Azure 中国の地域 - 国防総省 (DoD) |
Power Automate | プレミアム | 以下を除くすべての Power Automate 地域 : - 米国政府 (GCC) - 米国政府 (GCC High) - 21Vianet が運用する中国のクラウド - 国防総省 (DoD) |
Power Apps | プレミアム | 以下を除くすべての Power Apps 地域 : - 米国政府 (GCC) - 米国政府 (GCC High) - 21Vianet が運用する中国のクラウド - 米国国防総省 (DoD) |
お問い合わせ先 | |
---|---|
件名 | LegalBot.io サポート |
[URL] | https://legalbot.io/crm |
メール | support@legalbot.io |
Connector Metadata | |
---|---|
発行者 | LegalBot.io |
Web サイト | https://legalbot.io |
プライバシー ポリシー | https://legalbot.io/privacy.html |
カテゴリ | AI; Web サイト |
LegalBot AI Tools を使用すると、AI ツールへの即座のアクセスを提供し、機械学習および NLP を使用してドキュメントを分析したり確認したりできます。 次のアクションがサポートされています。
Document similarity with NLP
: 2 つのドキュメントがどの程度類似して NLP を使用しているかを比較します。 入力パラメーターを変更することで、AI モデルを簡単にカスタマイズできます。Top Keywords
: ドキュメントから上位のキーワードを抽出して返します。 入力パラメーターを変更することで、AI モデルを簡単にカスタマイズできます。Translate document
: 機械翻訳を使用して、ドキュメントをソース言語からターゲット言語に翻訳します。Translate text
: 機械翻訳を使用して、テキストをソース言語からターゲット言語に翻訳します。
このコネクタを使用するには、API サブスクリプション キーが必要です。
このページからアカウントにサインアップして、サブスクリプションまたはクレジット パッケージを購入できます LegalBot.io/ai-tools/。 サインアップと購入が完了すると、API サブスクリプション キーが提供されます。
- ドキュメントを送信する前に、ファイルのコンテンツを Base64 文字列形式に変換する必要があります。 これは、base64() 式を使用して実行できます
- ファイルは、HTML、PDF、.docx、.doc、.odt、.rtf、.xlsx、.xls、.csv、または .txt 形式にすることができます
- 機械翻訳に使用できる言語の組み合わせが、ここ に示されています。
- 翻訳テキストには 50,000,000 文字の制限があります
- コンテンツ コントロールのテキストと MS Word ドキュメントのフィールドは翻訳されません。 翻訳を送信する前にこれらを削除することをお勧めします。手順については、このリンク を参照してください。
- セキュリティが有効になっているドキュメント/ファイル (パスワードまたは Azure Security) を処理することはできません。
コネクタは、次の認証タイプをサポートしています:
既定 | 接続を作成するためのパラメーター。 | すべての地域 | 共有不可 |
適用できるもの: すべての領域
接続を作成するためのパラメーター。
これは共有可能な接続ではありません。 パワー アプリが別のユーザーと共有されている場合、別のユーザーは新しい接続を明示的に作成するように求められます。
件名 | タイプ | 内容 | 必要 |
---|---|---|---|
API キー | securestring | この API の API キー | True |
名前 | 呼び出し | 更新期間 |
---|---|---|
接続ごとの API 呼び出し | 100 | 60 秒 |
テキストを翻訳する |
テキストをターゲット言語からソース言語に翻訳します |
ドキュメントの類似性 NLP |
自然言語処理を使用して 2 つのドキュメントの類似性を計算します |
ドキュメントを翻訳する |
ファイル コンテンツをソース言語からターゲット言語に翻訳します。 |
上位キーワード |
ドキュメントから上位の N キーワードを抽出して返します。 |
テキストをターゲット言語からソース言語に翻訳します
パラメーター
名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|---|
ターゲット言語
|
target_language | True | string |
テキストの翻訳先のターゲット言語。 言語コードは、簡体中国語 (zh-Hans) および繁体中国語 (zh-Hant) 以外の ISO 639-1 コードの 2 文字形式にに従います。 ソース言語は自動にすることもできます。英語版の名前 (例: 英語、ドイツ語、フランス語、ロシア語) を記述することもできます |
ソース言語
|
source_language | True | string |
テキストのソース言語。 言語コードは、簡体中国語 (zh-Hans) および繁体中国語 (zh-Hant) 以外の ISO 639-1 コードの 2 文字形式にに従います。 ソース言語は自動にすることもできます。英語版の名前 (例: 英語、ドイツ語、フランス語、ロシア語) を記述することもできます。 自動化を値として指定することができます。 |
翻訳するテキスト
|
text_to_translate | True | string |
これは翻訳するテキストです |
戻り値
自然言語処理を使用して 2 つのドキュメントの類似性を計算します
パラメーター
名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|---|
クリーン テキスト
|
clean | True | boolean |
true に設定すると、分析するテキストでは句読点、過剰な空白がなくなり、LegalBot.io モデルに基づいて小文字に変換されます |
ストップ ワードを使用する
|
use_stopwords | True | boolean |
true に設定すると、テキストが処理されて、重要な意味を含まない単語が削除されます |
ストップ ワード モデル
|
stop_word_model | True | string |
ドキュメントの処理中に使用する LegalBot.io カスタム ストップ ワード モデル。 |
カスタム ストップ ワード
|
user_defined_stopwords | string |
文字列から削除するユーザー固有のストップ ワード。 カンマで区切られた各単語。 |
|
文字列をレンマ化する
|
lemmatize | True | boolean |
true に設定すると、各単語が処理されて、ルート単語またはレンマに変更されます (例: runs、running、ran = run) |
ステム文字列
|
stemming | True | boolean |
true に設定すると、各単語は単語からその語幹単語に処理されます (例: intelligent = intellig) |
短い単語を除外する
|
exclude_words_shorter_than | integer |
単語の文字列の長さが指定された数より短い場合、単語を分析から除外します |
|
ファイル コンテンツ 1
|
fileContent | True | string |
1 番目のドキュメントのファイル コンテンツ。 ファイルは、HTML、PDF、.docx、.doc、.odt、.rtf、または .txt 形式にすることができます。 ファイルは、Base64 文字列形式に変換する必要があります。 |
ファイル名 1
|
name | True | string |
1 番目のファイルの名前 |
ファイル コンテンツ 2
|
fileContent | True | string |
2 番目のドキュメントのファイル コンテンツ。 ファイルは、HTML、PDF、.docx、.doc、.odt、.rtf、または .txt 形式にすることができます。 ファイルは、Base64 文字列形式に変換する必要があります。 |
ファイル名 2
|
name | True | string |
2 番目のファイルの名前 |
戻り値
ファイル コンテンツをソース言語からターゲット言語に翻訳します。
パラメーター
名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|---|
ソース言語
|
source_language | True | string |
ドキュメントのソース言語。 言語コードは、簡体中国語 (zh-Hans) および繁体中国語 (zh-Hant) 以外の ISO 639-1 コードの 2 文字形式にに従います。 ソース言語は自動にすることもできます。英語版の名前 (例: 英語、ドイツ語、フランス語、ロシア語) を記述することもできます。 自動化を値として指定することができます。 |
ターゲット言語
|
target_language | True | string |
ドキュメントの翻訳先のターゲット言語。 言語コードは、簡体中国語 (zh-Hans) および繁体中国語 (zh-Hant) 以外の ISO 639-1 コードの 2 文字形式にに従います。 ソース言語は自動にすることもできます。英語版の名前 (例: 英語、ドイツ語、フランス語、ロシア語) を記述することもできます。 |
ファイル コンテンツ
|
fileContent | True | string |
base64 文字列形式のドキュメントのファイル コンテンツ。 ファイルは、HTML、PDF、.docx、.doc、.odt、.rtf、.txt、.pptx、.ppt、.xlsx 形式にすることができます。 |
ファイル名
|
name | True | string |
拡張機能付きのファイルの名前 |
戻り値
ドキュメントから上位の N キーワードを抽出して返します。
パラメーター
名前 | キー | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|---|
クリーン テキスト
|
clean | True | boolean |
true に設定すると、分析するテキストでは句読点、過剰な空白がなくなり、LegalBot.io モデルに基づいて小文字に変換されます |
ストップ ワードを使用する
|
use_stopwords | True | boolean |
true に設定すると、テキストが処理されて、重要な意味を含まない単語が削除されます |
ストップ ワード モデル
|
stop_word_model | True | string |
ドキュメントの処理中に使用する LegalBot.io カスタム ストップ ワード モデル。 |
カスタム ストップ ワード
|
user_defined_stopwords | string |
文字列から削除するユーザー固有のストップ ワード。 カンマで区切られた各単語。 |
|
キーワードの数
|
num_keywords | True | integer |
返されるキーワードの数 |
キーワード モデル
|
key_word_model | True | string |
使用する NLP キーワード抽出モデル。 "単語" または "名詞" キーワード |
短い単語を除外する
|
exclude_words_shorter_than | integer |
単語の文字列の長さが指定された数より短い場合、単語を分析から除外します |
|
ファイル コンテンツ
|
fileContent | True | string |
1 番目のドキュメントのファイル コンテンツ。 ファイルは、HTML、PDF、.docx、.doc、.odt、.rtf、または .txt 形式にすることができます。 ファイルは、Base64 文字列形式に変換する必要があります。 |
ファイル名
|
name | True | string |
ファイルの名前 |
戻り値
- 本文
- Receive NLP keywords
名前 | パス | 型 | 説明 |
---|---|---|---|
メッセージ
|
message | string | |
document_link
|
document_link | string | |
transactionID
|
transactionID | string | |
fileName
|
fileName | string | |
credits_used
|
credits_used | integer | |
credits_remaining
|
credits_remaining | integer | |
insufficient_credits
|
insufficient_credits | boolean |
名前 | パス | 型 | 説明 |
---|---|---|---|
メッセージ
|
message | string | |
top_keywords
|
top_keywords | array of string | |
transactionID
|
transactionID | string | |
credits_used
|
credits_used | integer | |
credits_remaining
|
credits_remaining | integer | |
insufficient_credits
|
insufficient_credits | boolean |
名前 | パス | 型 | 説明 |
---|---|---|---|
メッセージ
|
message | string | |
transactionID
|
transactionID | string | |
TranslatedText
|
TranslatedText | string | |
credits_used
|
credits_used | integer | |
credits_remaining
|
credits_remaining | integer | |
insufficient_credits
|
insufficient_credits | boolean |
名前 | パス | 型 | 説明 |
---|---|---|---|
メッセージ
|
message | string | |
類似性
|
similarity | number | |
transactionID
|
transactionID | string | |
text_analysed
|
text_analysed | string | |
credits_used
|
credits_used | integer | |
credits_remaining
|
credits_remaining | integer | |
insufficient_credit
|
insufficient_credit | boolean |