# NLU / NLP Methods

これらは、入力テキストの解析と変換を実際に実行するメソッドです。

 - [POST /parse](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/parse.md): このメソッドは、入力データを解析し、問題のあるコンテンツ、感情スニペット、エンティティ、トピック、フレーズ構造、品詞、ストップワードなどを検出します。
 - [GET /languages](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/languages.md): サポートされている言語のリストを取得します。 レスポンスには以下の属性が含まれます。 * `id` - 言語ID。 * `name` - ネイティブネーム。 * `englishName` - 英語名。 * `nativeEncoding` - 言語のエンコーディング。 * `preferredFont` - 表示に推奨されるフォント。 * `latin` - 言語がラテン文字を使用しているかどう
 - [POST /helper/extract_text](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/extract_text.md): JavaScript、CSSタグ、JSON、その他のマークアップを削除し、デコードされた純粋なテキストを返すサービスメソッド。 リクエストボディには、テキストが抽出されるマークアップコンテンツが含まれています。 注意：このメソッドはバイナリコンテンツを処理しません。
 - [POST /compare/entities](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/compareentities.md): 2つの複合固有表現を比較し、違いを特定します。 リクエストボディには以下の内容を含める必要があります。 * `language1` （文字列） -最初のエンティティの言語のIETFタグ。 * `entity1`（文字列） -最初のエンティティ。 * `language2`（文字列） - 2番目のエンティティの言語のIETFタグ。 * `entity2`（文字列） - 2番目のエンティティ。 * `
 - [POST /similarity](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/similarity.md): 2つのテキスト断片の意味的類似度を計算します。同じ言語のテキスト断片でも、異なる言語のテキスト断片でも可能です。 リクエストボディには以下を含める必要があります。 * `content1`（文字列） - 最初のテキスト断片。 * `language1`（文字列） - `content1`のIETF言語コード。 * `content2`（文字列） -比較対象の2番目のテキスト断片。 * `langu
 - [POST /detectLanguage](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/detectlanguage.md): 提供されたテキスト断片で使用されている言語を検出し、オフセットごとの内訳を返します。 リクエストボディには以下の内容を含める必要があります。 * `content`（文字列） -解析対象のテキスト断片。 * `languages`（文字列、オプション） - 言語コードのバーティカルバー区切りリストで、キューとして使用します。 * `delimiter` (文字列、オプション) - 断片を分割するた
 - [POST /transform](https://docs.tisane.ai/ja/apis/tisane-api-short/nlu-nlp-methods/transform.md): このメソッドは、入力テキストを翻訳します。 リクエストボディには、以下の要素を含める必要があります。 * `from`（文字列） - ソース言語の標準IETFタグ。`*`または言語コードのバーティカルバー区切りのセットを用いて自動検出を呼び出します。 * `to` (string) - ターゲット言語の標準IETFタグ。ソース言語とターゲット言語が同じ場合、パラフレーズが適用されます。 * `co