文本分类

注意

Content and Commerce AI是测试版。 文档可能会发生更改。

给定文本片段时,文本分类服务可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

以下请求基于有效负载中提供的输入参数对片段中的文本进行分类。 有关所示输入参数的更多信息,请参阅有效负载示例下表。

注意

analyzer_id 确定 Sensei Content Framework 中,将使用。 请检查您是否拥有 analyzer_id 之前。 请联系内容和商务AI测试版团队,以接收您的 analyzer_id 为此服务。

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 必需
analyzer_id 的 Sensei 请求部署在下的服务ID。 此ID确定 Sensei Content Frameworks 中,将使用。 对于自定义服务,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 一个数组,其中包含一个JSON对象,该对象在数组中的每个对象都表示一个文档。 作为此数组的一部分传递的任何参数都会覆盖在 data 数组。 下表中列出的任何其余属性都可以从中覆盖 data.
language 输入文本的语言。 默认值为 en
content-type 用于指示输入是请求正文的一部分还是S3存储段的带符号的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,则返回的结果数是任一限制集中的较小者。 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”content-type)。
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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