內容和商務AI處於測試版。 文檔可能會更改。
當給定文本片段時,文本分類服務可以將其分類為一個或多個標籤。 分類可以是單標籤、多標籤或分層。
API格式
POST /services/v1/predict
要求
以下請求基於在負載中提供的輸入參數對來自片段的文本進行分類。 有關所示輸入參數的詳細資訊,請參閱示例負載下表。
analyzer_id
確定 Sensei Content Framework 的子菜單。 請檢查一下 analyzer_id
在你提出要求之前。 聯繫內容和商務AI測試團隊以接收您的 analyzer_id
為此服務。
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": {}
}]
}'
屬性 | 說明 | 必要 |
---|---|---|
analyzer_id |
的 Sensei 部署請求的服務ID。 此ID確定 Sensei Content Frameworks 的子菜單。 有關自定義服務,請與Content and Commerce AI團隊聯繫以設定自定義ID。 | 是 |
application-id |
已建立的應用程式的ID。 | 是 |
data |
包含JSON對象的陣列,其中每個對象都位於表示文檔的陣列中。 作為此陣列的一部分傳遞的任何參數都將覆蓋在 data 陣列。 此表中概述的任何剩餘屬性都可以從中覆蓋 data 。 |
是 |
language |
輸入文本的語言。 預設值為 en 。 |
無 |
content-type |
用於指示輸入是請求正文的一部分還是S3儲存段的帶簽名URL。 此屬性的預設值為 inline 。 |
無 |
encoding |
輸入文本的編碼格式。 這可以是 utf-8 或 utf-16 。 此屬性的預設值為 utf-8 。 |
無 |
threshold |
需要返回結果的分數(0到1)的閾值。 使用值 0 返回所有結果。 此屬性的預設值為 0 。 |
無 |
top-N |
要返回的結果數(不能為負整數)。 使用值 0 返回所有結果。 與 threshold ,返回的結果數是任一限制集的較小值。 此屬性的預設值為 0 。 |
無 |
custom |
要傳遞的任何自定義參數。 此屬性需要有效的JSON對象才能運行。 | 無 |
content-id |
響應中返回的資料元素的唯一ID。 如果未傳遞此資訊,則會分配自動生成的ID。 | 無 |
content |
文本分類服務使用的內容。 內容可以是原始文本(「內聯」內容類型)。 如果內容是S3('s3-bucket' content-type)上的檔案,請傳遞帶簽名的URL。 |
是 |
回應
成功的響應返迴響應陣列中的分類文本。
{
"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": []
}