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2018年以来常用的人脸识别、文本分析及其他技术API盘点

近年来，随着人工智能技术的快速发展，各类API服务在开发者中越来越流行。无论是从事工程项目还是科研工作，现成的模块化工具都能极大地提升效率。以下整理了2018年以来在人脸识别、文本分析、自然语言处理、情感分析、语言翻译以及机器学习等领域中经常使用的50多个API，供开发者参考。

1. 人脸识别API

以下是一些值得关注的人脸识别API服务：

• Face++：支持多人脸检测、面部特征点识别及人脸相似性搜索，API输出可定制化 JSON 格式结果。
• Google Cloud Vision API：提供面部特征点检测（包括眼睛、鼻子、嘴唇等），支持正面照和轮廓照。
• Amazon Rekognition：能够识别人脸、性别、年龄等信息，同时支持多人脸检测。
• Vicarious：不仅能识别人脸，还能分析图像中的情绪和场景内容。
• Microsoft Azure Cognitive Services：提供精准的面部识别和相似性匹配功能。
• PimEyes：专注于人脸搜索，支持从网络上搜索特定人物的图片。

2. 文本分析、自然语言处理与情感分析

文本处理领域的API同样丰富，不仅适用于简单的文本分类，还能完成复杂的语义分析和实体抽取。

• Affectiva：提供情感分析和关键短语提取服务。
• AlchemyAPI：支持情感分析、实体识别和文本摘要生成。
• NLTK：一个经典的自然语言处理框架，适用于文本切分、词性标注等任务。
• Text Analytics API：由Microsoft Azure提供，涵盖情感分析、实体识别和关键词提取。
• DBpedia：从网页中提取实体信息并建立知识图谱。
• Sentix：专注于文本情感分析，支持多语言处理。

3. 语言翻译API

语言翻译是开发实际应用时的常见需求，以下几款API在翻译领域表现突出。

• Google Cloud Translation API：支持70多种语言的双向翻译，适合集成到各种应用中。
• DeepL Translate：提供高精度的翻译服务，支持音频和视频的语音识别翻译。
• Translate API：支持120种语言的翻译，且价格透明。
• Bing Translator API：微软的翻译服务，支持多语言识别和语音翻译。
• Google Cloud Translation：基于神经机器学习的翻译模型，支持自定义模型开发。

4. 机器学习与预测API

机器学习和预测功能在商业和数据分析领域应用广泛，以下是一些经典的API选择。

• Google BigQuery：提供数据分析和预测功能，支持机器学习模型的部署。
• AWS SageMaker：提供预测建模服务，支持在线训练和部署机器学习模型。
• DataRobot：专注于自动化机器学习，提供预测模型和API接口。
• H2O：提供流式机器学习服务，支持在线训练和预测。
• Numenta：基于Cortical算法的知识图谱构建工具，适合大数据预测和分析。
• TensorFlow：开源的机器学习框架，支持自定义模型开发和部署。

以上这些API均经过严格筛选，涵盖了从基础的图像识别到高级的自然语言处理功能，适用于不同场景的开发需求。如果你对某些API有使用经验或推荐其他优质服务，欢迎在评论区留言分享！

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