实体检测API对文本中的命名实体进行定位并将其进行分类为人名、地名、机构名等预先定义好的类别。将纯文本作为输入到实体检测API，将返回文本中所有的命名实体以及其在文本中的位置和实体标签。特别地，我们提供生物医学领域内疾病和化学药物的实体检测。
输入：纯文本
输入格式：Json
输出：实体名、实体在文本中的位置以及实体类别
输出格式：Json
URL: https://api.ksstudio.org/entitydiscovery
Example
实体链接API接收文档中的文本作为输入，API最开始会调用实体检测API来找出文档中的实体名称，并将这些实体名称链接到知识库中相应的实体上。我们将这些实体链接到维基百科、MeSH和ChEBI三个知识库。当检测到的实体名称能够指代多个不同实体时，本API会更加有效。例如：“克林顿”可能指向希拉里·克林顿或者比尔克林顿，在这种情况下我们会将其链接到最适应上下文的结果中。
输入：纯文本
输入格式：Json
输出：实体提及信息的列表。对每个实体，输出包含其在输入文本中的位置、其实体类型以及其链接到知识库的ID,只有当实体能够链接到知识库时才会显示相应知识库的ID。
输出格式：Json
URL: http://api.ksstudio.org/entitylinking
Example
属性抽取API接收文本作为输入，系统可以查找文本中的候选句并进行标签，最终输出药物所导致的疾病。
输入：纯文本
输入格式：Json
输出：药物导致疾病
输出格式：Json
URL: http://api.ksstudio.org/slotfilling
Example
开放领域关系抽取API从纯文本中抽取典型的二元关系。开放领域关系抽取与一般关系抽取的区别在于关系是非预先定义的，关系从文本中来且联系其相关的两个参数。例如，对句子“Barack Obama was born in Hawaii.”，抽取得到的关系三元组为（Barack Obama, was born in, Hawaii），对应的关系为was born in(Barack Obama, Hawaii)。
输入：纯文本
输入格式：Json
开放领域关系三元组
输出格式：Json
URL: https://api.ksstudio.org/openie
Example
输入实体名称，返回实体列表，点击实体，返回相应的信息框和摘要。
输入一段文章和一个问题，返回相应的候选答案和分数。
