# 远端 API 测试报告 - 服务地址:`https://robinwu-nerserver.hf.space` - 测试时间:2026-04-30 09:43:24 - 健康检查:✓ OK (1259ms) — {"status":"ok"} - 用例总数:15 ## 一、汇总 | 用例 | 描述 | HTTP | 实体数 | 召回 | 耗时 | |---|---|---|---|---|---| | **EN-01** | 英文短句,显式 language=en,自定义标签 | ✓ 200 | 5 | 5/5 | 1632ms | | **EN-02** | 英文长段,labels 留空触发默认双语标签集 | ✓ 200 | 5 | 1/4 | 1542ms | | **ZH-01** | 中文现代商业文本,显式 language=zh | ✓ 200 | 6 | 0/4 | 1305ms | | **ZH-02** | 中文医疗场景,自定义双语标签 | ✓ 200 | 5 | 0/3 | 1282ms | | **ZH-03** | 古典文学边界测试 — 「尤氏来请」应只取「尤氏」 | ✓ 200 | 6 | 0/6 | 1330ms | | **AR-01** | 阿拉伯语新闻 | ✓ 200 | 4 | 2/2 | 1307ms | | **MIX-01** | 中英混合 · 职场场景,language=mixed 强制双跑 | ✓ 200 | 7 | 3/7 | 1652ms | | **MIX-02** | 学术场景,labels 留空 | ✓ 200 | 4 | 2/5 | 1635ms | | **AUTO-01** | 纯中文文本,应被检测为 zh | ✓ 200 | 3 | 0/3 | 1267ms | | **AUTO-02** | 纯英文文本,应被检测为 en | ✓ 200 | 4 | 3/3 | 1940ms | | **AUTO-03** | 中英混合,应被检测为 mixed 并双跑合并 | ✓ 200 | 4 | 2/3 | 1428ms | | **MIN-01** | min_entities=10 强制兜底(短文本启发式只期望 1 个) | ✓ 200 | 1 | 0/1 | 1501ms | | **MIN-02** | min_entities=0 关闭兜底 | ✓ 200 | 1 | 0/1 | 1183ms | | **THR-01** | 高阈值 0.8 - 期望返回更少但更高置信度的实体 | ✓ 200 | 1 | 1/3 | 1525ms | | **EDGE-01** | 空文本 | ✓ 200 | 0 | — | 1160ms | - 通过率:**15/15** - 累计耗时:**21688ms**(平均 1446ms/请求) ## 二、分组详细结果 ### EN — GLiNER 主路径 #### EN-01 · 英文短句,显式 language=en,自定义标签 **请求** ```json { "text": "Elon Musk founded SpaceX in Hawthorne, California in 2002.", "labels": [ "full name of a person", "company or organization name", "geographical location", "date or year" ], "language": "en" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1632ms · 5 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `Elon Musk` | 人名或姓名 | 0.85 | 0–9 | | `SpaceX` | company or organization name | 0.85 | 18–24 | | `Hawthorne` | 地名或城市 | 0.70 | 28–37 | | `California` | geographical location | 0.57 | 39–49 | | `2002` | date or year | 0.89 | 53–57 | **期望命中** 5/5:`Elon Musk`, `2002`, `SpaceX`, `Hawthorne`, `California` #### EN-02 · 英文长段,labels 留空触发默认双语标签集 **请求** ```json { "text": "President Biden signed the Inflation Reduction Act in Washington D.C. on August 16, 2022. The legislation was championed by Senator Chuck Schumer and was seen as a major win for the Democratic Party.", "language": "en" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1542ms · 5 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `President Biden` | 人名或姓名 | 0.66 | 0–15 | | `Inflation Reduction Act` | legislation or policy name | 0.78 | 27–50 | | `Washington D.C.` | geographical location | 0.64 | 54–69 | | `August 16, 2022` | date or year | 0.92 | 73–88 | | `Senator Chuck Schumer` | 人名或姓名 | 0.66 | 124–145 | **期望命中** 1/4:`Chuck Schumer`, `Democratic Party`, `Biden`, `Washington D.C.` **未命中**:`Chuck Schumer`, `Democratic Party`, `Biden` ### ZH — BERT 主路径 #### ZH-01 · 中文现代商业文本,显式 language=zh **请求** ```json { "text": "阿里巴巴集团创始人马云于2019年卸任董事局主席,由张勇接任。总部位于杭州的阿里巴巴旗下拥有淘宝、天猫、支付宝等业务板块。", "language": "zh" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1305ms · 6 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `阿 里 巴 巴 集 团` | 公司或组织机构名称 | 1.00 | 0–6 | | `马 云` | 人名或姓名 | 1.00 | 9–11 | | `2019 年` | 日期或年份 | 1.00 | 12–17 | | `张 勇` | 人名或姓名 | 1.00 | 26–28 | | `杭 州` | 地名或城市 | 1.00 | 35–37 | | `阿 里 巴 巴` | 公司或组织机构名称 | 0.99 | 38–42 | **期望命中** 0/4:`张勇`, `杭州`, `阿里巴巴`, `马云` **未命中**:`杭州`, `阿里巴巴`, `张勇`, `马云` #### ZH-02 · 中文医疗场景,自定义双语标签 **请求** ```json { "text": "北京协和医院心内科主任王建国教授团队,于2023年成功完成首例机器人辅助冠状动脉搭桥手术,患者来自山东省济南市。", "labels": [ "人名或姓名", "医院或医疗机构名称", "地名或城市", "日期或年份" ], "language": "zh" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1282ms · 5 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `北 京 协 和 医 院 心 内 科` | 公司或组织机构名称 | 0.98 | 0–9 | | `王 建 国` | 人名或姓名 | 1.00 | 11–14 | | `2023 年` | 日期或年份 | 0.96 | 20–25 | | `山 东 省` | 地名或城市 | 1.00 | 49–52 | | `济 南 市` | 地名或城市 | 1.00 | 52–55 | **期望命中** 0/3:`济南`, `王建国`, `北京协和医院` **未命中**:`济南`, `王建国`, `北京协和医院` ### ZH — BERT 边界识别 #### ZH-03 · 古典文学边界测试 — 「尤氏来请」应只取「尤氏」 **请求** ```json { "text": "尤氏来请,王熙凤笑道:你来了。贾母命人摆酒,宝玉和黛玉在大观园散步。", "language": "zh" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1330ms · 6 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `尤 氏` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | | `王 熙 凤` | 人名或姓名 | 1.00 | 5–8 | | `贾 母` | 人名或姓名 | 1.00 | 15–17 | | `宝 玉` | 人名或姓名 | 1.00 | 22–24 | | `黛 玉` | 人名或姓名 | 1.00 | 25–27 | | `大 观 园` | 地名或城市 | 0.93 | 28–31 | **期望命中** 0/6:`贾母`, `大观园`, `宝玉`, `尤氏`, `黛玉`, `王熙凤` **未命中**:`尤氏`, `黛玉`, `王熙凤`, `贾母`, `大观园`, `宝玉` > ✓ 边界正确(未出现 {'王熙凤笑道', '尤氏来请'}) ### AR — GLiNER 主路径 #### AR-01 · 阿拉伯语新闻 **请求** ```json { "text": "أعلن الرئيس محمد بن سلمان عن إطلاق مشروع نيوم في المملكة العربية السعودية عام 2017، وتبلغ تكلفته 500 مليار دولار.", "labels": [ "full name of a person", "geographical location", "project or initiative name", "date or year" ], "language": "ar" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1307ms · 4 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `محمد بن سلمان` | 人名或姓名 | 0.71 | 12–25 | | `نيوم` | project or initiative name | 0.55 | 41–45 | | `المملكة العربية السعودية` | 地名或城市 | 0.65 | 49–73 | | `2017` | date or year | 0.82 | 78–82 | **期望命中** 2/2:`محمد بن سلمان`, `المملكة العربية السعودية` ### Mixed — 双模型合并 #### MIX-01 · 中英混合 · 职场场景,language=mixed 强制双跑 **请求** ```json { "text": "张伟加入了 Google 北京研发中心,负责 Android 系统优化。他的同事 Sarah Chen 来自 Meta,两人共同参与了 2024 年的 AI Summit。", "language": "mixed" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1652ms · 7 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `张 伟` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | | `Google` | 公司或组织机构名称 | 0.82 | 6–12 | | `北 京 研 发 中 心` | 公司或组织机构名称 | 0.86 | 13–19 | | `Sarah Chen` | 人名或姓名 | 0.89 | 41–51 | | `Meta` | company or organization name | 0.85 | 55–59 | | `2024 年` | 日期或年份 | 0.66 | 68–74 | | `AI Summit` | event name | 0.49 | 76–85 | **期望命中** 3/7:`2024`, `Meta`, `Google`, `Android`, `北京`, `Sarah Chen`, `张伟` **未命中**:`2024`, `Android`, `北京`, `张伟` #### MIX-02 · 学术场景,labels 留空 **请求** ```json { "text": "清华大学计算机系教授李明在 NeurIPS 2023 发表了关于 Transformer 架构的论文,合作者来自 MIT 和 Stanford University。", "language": "mixed" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1635ms · 4 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `清 华 大 学 计 算 机 系` | 公司或组织机构名称 | 1.00 | 0–8 | | `李 明` | 人名或姓名 | 1.00 | 10–12 | | `MIT` | university or research institution | 0.76 | 57–60 | | `Stanford University` | university or research institution | 0.85 | 63–82 | **期望命中** 2/5:`Stanford University`, `李明`, `清华大学`, `Transformer`, `MIT` **未命中**:`李明`, `清华大学`, `Transformer` ### auto — 自动语言检测 #### AUTO-01 · 纯中文文本,应被检测为 zh **请求** ```json { "text": "马云创立了阿里巴巴,总部在杭州。" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1267ms · 3 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `马 云` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | | `阿 里 巴 巴` | 公司或组织机构名称 | 1.00 | 5–9 | | `杭 州` | 地名或城市 | 1.00 | 13–15 | **期望命中** 0/3:`杭州`, `阿里巴巴`, `马云` **未命中**:`杭州`, `阿里巴巴`, `马云` #### AUTO-02 · 纯英文文本,应被检测为 en **请求** ```json { "text": "Tim Cook is the CEO of Apple in Cupertino." } ``` **响应**:HTTP 200 · 1940ms · 4 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `Tim Cook` | 人名或姓名 | 0.86 | 0–8 | | `CEO` | 人名或姓名 | 0.61 | 16–19 | | `Apple` | 公司或组织机构名称 | 0.90 | 23–28 | | `Cupertino` | 地名或城市 | 0.88 | 32–41 | **期望命中** 3/3:`Cupertino`, `Tim Cook`, `Apple` #### AUTO-03 · 中英混合,应被检测为 mixed 并双跑合并 **请求** ```json { "text": "李华在 Microsoft 担任工程师,常驻 Seattle 办公室。" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1428ms · 4 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `李华在` | 人名或姓名 | 0.41 | 0–3 | | `李 华` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | | `Microsoft` | 公司或组织机构名称 | 0.75 | 4–13 | | `Seattle` | 地名或城市 | 0.79 | 23–30 | **期望命中** 2/3:`李华`, `Microsoft`, `Seattle` **未命中**:`李华` ### min_entities 覆盖启发式 #### MIN-01 · min_entities=10 强制兜底(短文本启发式只期望 1 个) **请求** ```json { "text": "马云", "language": "zh", "min_entities": 10 } ``` **响应**:HTTP 200 · 1501ms · 1 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `马 云` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | **期望命中** 0/1:`马云` **未命中**:`马云` #### MIN-02 · min_entities=0 关闭兜底 **请求** ```json { "text": "马云", "language": "zh", "min_entities": 0 } ``` **响应**:HTTP 200 · 1183ms · 1 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `马 云` | 人名或姓名 | 1.00 | 0–2 | **期望命中** 0/1:`马云` **未命中**:`马云` ### Threshold 变化 #### THR-01 · 高阈值 0.8 - 期望返回更少但更高置信度的实体 **请求** ```json { "text": "Tesla and SpaceX are companies founded by Elon Musk.", "language": "en", "threshold": 0.8 } ``` **响应**:HTTP 200 · 1525ms · 1 个实体 | 文本 | 标签 | 置信度 | 起止 | |---|---|---|---| | `Elon Musk` | 人名或姓名 | 0.86 | 42–51 | **期望命中** 1/3:`Tesla`, `SpaceX`, `Elon Musk` **未命中**:`Tesla`, `SpaceX` ### Edge cases #### EDGE-01 · 空文本 **请求** ```json { "text": "" } ``` **响应**:HTTP 200 · 1160ms · 0 个实体 _未识别到实体_ ## 三、按路由分组性能 | 分组 | 用例数 | 最快 | 最慢 | 平均 | |---|---|---|---|---| | EN — GLiNER 主路径 | 2 | 1542ms | 1632ms | 1587ms | | ZH — BERT 主路径 | 2 | 1282ms | 1305ms | 1294ms | | ZH — BERT 边界识别 | 1 | 1330ms | 1330ms | 1330ms | | AR — GLiNER 主路径 | 1 | 1307ms | 1307ms | 1307ms | | Mixed — 双模型合并 | 2 | 1635ms | 1652ms | 1643ms | | auto — 自动语言检测 | 3 | 1267ms | 1940ms | 1545ms | | min_entities 覆盖启发式 | 2 | 1183ms | 1501ms | 1342ms | | Threshold 变化 | 1 | 1525ms | 1525ms | 1525ms | | Edge cases | 1 | 1160ms | 1160ms | 1160ms |