文本分类

注意

Content and Commerce AI为测试版。 文档可能会更改。

当给定文本片段时,文本分类服务可以将其分类为一个或多个标签。 分类可以是单标签、多标签或分层。

API格式

POST /services/v1/predict

请求

以下请求基于在有效负荷中提供的输入参数对片段中的文本进行分类。 有关显示的输入参数的详细信息,请参阅示例有效负荷下表。

注意

analyzer_id 确定 Sensei Content Framework 使用对象。请在发出请求之前,检查您是否有正确的analyzer_id。 请与内容和商务AI测试版团队联系以接收您的analyzer_id以获取此服务。

curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v1/predict \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -H "cache-control: no-cache,no-cache" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}" \
  -F file="{
    \"application-id\": \"1234\", 
    \"language\": \"en\", 
    \"content-type\": \"inline\", 
    \"encoding\": \"utf-8\", 
    \"data\": [{
      \"content-id\": \"abc123\", 
      \"content\": \"Server and Workstation Processors, Microcode Update is a self-extracting executable file containing the latest beta microcode updates (System Configuration Data) and software license agreement.\"
      }]
    }" \
  -F 'contentAnalyzerRequests={
    "enable_diagnostics":"true",
    "requests":[{
         "analyzer_id": "Feature:cintel-text-classifier:Service-38a4cc7b286449e6bc1977f59df01b47",
         "parameters": {}
    }]
}'
属性 描述 强制
analyzer_id 您的请求部署在下面的Sensei服务ID。 此ID确定使用哪个Sensei Content Frameworks。 有关自定义服务,请联系内容和商务AI团队以设置自定义ID。
application-id 创建的应用程序的ID。
data 包含JSON对象的数组,数组中的每个对象都表示文档。 作为此数组的一部分传递的任何参数都将覆盖在data数组外指定的全局参数。 下表中概述的任何其余属性都可从data中覆盖。
language 输入文本的语言。 默认值为 en
content-type 用于指示输入是请求主体的一部分还是S3存储段的已签名URL。 此属性的默认值为inline
encoding 输入文本的编码格式。 这可以是utf-8utf-16。 此属性的默认值为utf-8
threshold 需要返回结果的分数阈值(0到1)。 使用值0返回所有结果。 此属性的默认值为0
top-N 要返回的结果数(不能是负整数)。 使用值0返回所有结果。 与threshold结合使用时,返回的结果数是任一限制集的较小者。 此属性的默认值为0
custom 要传递的任何自定义参数。 此属性需要有效的JSON对象才能正常工作。
content-id 响应中返回的数据元素的唯一ID。 如果未传递,则会分配自动生成的ID。
content 文本分类服务使用的内容。 内容可以是原始文本(“内联”内容类型)。
如果内容是S3('s3-bucket' content-type)上的文件,请传递已签名的url。

响应

成功的响应会返回响应数组中的分类文本。

{
  "status": 200,
  "cas_responses": [
    {
      "status": 200,
      "analyzer_id": "Feature:cintel-text-classifier:Service-38a4cc7b286449e6bc1977f59df01b47",
      "content_id": "",
      "result": {
        "response_type": "feature",
        "response": [
          {
            "feature_name": "abc123",
            "feature_value": [
              {
                "feature_value": [
                  {
                    "feature_value": 0.6899315714836121,
                    "feature_name": "Embedded & IoT"
                  }
                ],
                "feature_name": "labels"
              },
              {
                "feature_name": "status",
                "feature_value": "success"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "error": []
}

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