Batch-Download

Mit der CLI können Sie Kommentare und Vorhersagen in Batches herunterladen. Dies ist am nützlichsten für den Skriptimport in Analysetools, die keine Live-Verbindung erfordern.

Hinweis: In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie die CLI bereits installiert und konfiguriert haben.

Herunterladen von Kommentaren mit Vorhersagen

Der folgende Befehl lädt alle Kommentare und Vorhersagen in der angegebenen Quelle und im Dataset herunter. Beachten Sie, dass dem Dataset-Namen und dem Quellnamen der Name des Projekts vorangestellt werden muss, in dem sie sich befinden. Wenn das Dataset mehrere Quellen enthält, müssen Sie diesen Befehl für jede Quelle ausführen, um alle Kommentare im Dataset herunterzuladen.

re get comments project/source-name --dataset project/dataset-name --predictions=true -f output.jsonl

Welche Modellversion verwendet die CLI, um Vorhersagen zu erhalten?

Die CLI lädt die neuesten verfügbaren berechneten Vorhersagen herunter. Dies sind die gleichen Vorhersagen, die in der UI angezeigt werden.

Wichtig: Kann ich eine bestimmte Modellversion an der CLI weitergeben?

Wenn Sie Vorhersagen aus einer bestimmten Modellversion benötigen, sollten Sie die API-Routen für die Vorhersage verwenden.

Verarbeiten von Daten

Hinweis: Wie bei der API gibt die CLI vorhergesagte Beschriftungen mit Konfidenzwerten zurück. Um die Konfidenzbewertungen korrekt zu verarbeiten, lesen Sie unbedingt die Abschnitte Verwenden von Beschriftungen in der Automatisierung und Verwenden von Beschriftungen in der Analytik der Beschriftungsdokumentation.

Die CLI gibt Daten im JSONL-Format zurück (auch als durch neue Zeilen getrennte JSON bezeichnet), wobei jede Zeile ein JSON-Wert ist. Viele Tools können JSONL-Dateien sofort verarbeiten. Wenden Sie sich an den Support, wenn Sie Fragen haben.

Jede Zeile in der JSONL-Datei hat das folgende Format:

{
  "comment": {...},
  "annotating": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}

Name des Felds	BESCHREIBUNG
comment	Kommentarobjekt in dem hier beschriebenen Format.
annotating.assigned	Liste der zugewiesenen Bezeichnungen in dem hier beschriebenen Format.
entities.assigned	Liste der zugewiesenen Entitäten in dem hier beschriebenen Format.
annotating.predicted	Liste der vorhergesagten Labels in dem hier beschriebenen Format.
entities.predicted	Liste der vorhergesagten Entitäten in dem hier beschriebenen Format.

Beachten Sie, dass das Feld annotating oder entities möglicherweise vollständig fehlt, wenn der Kommentar weder Beschriftungen oder Entitäten zugewiesen noch vorhergesagt hat.

Nachfolgend finden Sie einen Beispielkommentar mit Vorhersagen, die aus einem realen Dataset heruntergeladen wurden.

{
  "comment": {
    "id": "1234abcd",
    "uid": "5678ef.1234abdc",
    "timestamp": "2021-02-01T00:00:00Z",
    "messages": [
      {
        "body": {
          "text": "The hot chocolate biscuit on arrival raised my expectations"
        }
      }
    ],
    "user_properties": {
      "string:Question": "What did you like about your stay",
      "number:Reviewer Score": 5.4,
      "number:Average Score": 8.4,
      "number:Reviewer Total Number Of Reviews": 1,
      "string:Hotel Name": "DoubleTree by Hilton London Victoria"
    },
    "created_at": "2021-02-01T00:00:00Z"
  },
  "annotating": {
    "predicted": [
      {
        "name": "Refreshments",
        "sentiment": 0.3598046874571062,
        "probability": 0.54764723591506481
      },
      {
        "name": "Property",
        "sentiment": 0.6684685489411859,
        "probability": 0.417815982922911644
      }
    ]
  }
}