- API-Dokumentation
- Einleitung
- Verwenden der API
- API-Tutorial
- Zusammenfassung
- Quellen
- Datasets
- Anmerkungen
- Anhänge (Attachments)
- Vorhersagen
- Erstellen Sie einen Stream
- Aktualisieren Sie einen Stream
- Rufen Sie einen Stream nach Namen ab
- Rufen Sie alle Streams ab
- Löschen Sie einen Stream
- Ergebnisse aus Stream abrufen
- Kommentare aus einem Stream abrufen (Legacy)
- Bringen Sie einen Stream vor
- Einen Stream zurücksetzen
- Kennzeichnen Sie eine Ausnahme
- Entfernen Sie das Tag einer Ausnahme
- Prüfungsereignisse
- Alle Benutzer abrufen
- CLI
- Integrationsleitfäden
- Exchange Integration mit einem Azure-Dienstbenutzer
- Exchange-Integration mit der Azure-Anwendungsauthentifizierung
- Echtzeit-Automatisierung
- Abrufen von Daten für Tableau mit Python
- Elasticsearch-Integration
- Selbst gehostete EWS-Integration
- UiPath Automatisierungs-Framework
- UiPath Marketplace-Aktivitäten
- offizielle UiPath-Aktivitäten
- Blog
- Wie Maschinen lernen, Wörter zu verstehen: eine Anleitung zu Einbettungen in NLP
- Eingabeaufforderungsbasiertes Lernen mit Transformers
- Ef Robots II: Wissensdegesterration und Feinabstimmung
- Effiziente Transformer I: Warnmechanismen
- Tief hierarchische, nicht überwachte Absichtsmodellierung: Nutzen ohne Trainingsdaten
- Beheben der Anmerkungsverzerrung durch Communications Mining
- Aktives Lernen: Bessere ML-Modelle in weniger Zeit
- Auf Zahlen kommt es an – Bewertung der Modellleistung mit Metriken
- Darum ist Modellvalidierung wichtig
- Vergleich von Communications Mining und Google AutoML für die Ermittlung von Konversationsdaten
Streams
Erforderliche Berechtigungen: Streams verbrauchen, Beschriftungen anzeigen, Quellen anzeigen.
/results
-Route ist die neue Möglichkeit, Kommentare und deren Vorhersagen aus einem Stream abzurufen, und ersetzt die vorhandene /fetch
-Route (Streams – Legacy). Wir behalten die Route /fetch für die Legacy-Unterstützung bei, empfehlen aber, dass alle neuen Anwendungsfälle die Route /results
verwenden, da sie alle möglichen Anwendungsfälle unterstützt, einschließlich derjenigen, die generative Extraktion verwenden.
- Bash
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results?max_results=5&max_filtered=15' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"
curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results?max_results=5&max_filtered=15' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" - Knoten
const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results?max_results=5&max_filtered=15", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );
const request = require("request"); request.get( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results?max_results=5&max_filtered=15", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, params={"max_results": 5, "max_filtered": 15}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))
import json import os import requests response = requests.get( "https://<my_api_endpoint>/api/preview/datasets/project1/collateral/streams/dispute/results", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, params={"max_results": 5, "max_filtered": 15}, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - Antwort
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Sobald Sie einen Stream erstellt haben, können Sie ihn abfragen, um Kommentare und deren Vorhersagen abzurufen. Dazu gehören Beschriftungen, allgemeine Felder und Beschriftungsextraktionen, die einen Satz von Extraktionsfeldern für jede Instanz dieser Beschriftung enthalten.
Überprüfen Sie die folgenden Aspekte beim Abrufen von Kommentaren aus einem Stream:
Wenn Sie einen Stream erstellen, legen Sie seine ursprüngliche Position so fest, dass sie der Erstellungszeit entspricht. Bei Bedarf können Sie den Stream auf eine andere Position festlegen (entweder zeitlich vorwärts oder rückwärts), indem Sie den Endpunkt zurücksetzen verwenden . Der Stream gibt Kommentare ab seiner aktuellen Position zurück. Sie bestimmen die Position des Kommentars in der Kommentarwarteschlange durch die Reihenfolge, in der Sie die Kommentare hochgeladen haben.
Abhängig von Ihrem Anwendungsdesign können Sie wählen zwischen:
- Einmaliges Vorrücken des Streams für den gesamten Batch. Verwenden Sie die in der Antwort enthaltene
continuation
des Batches. - Vorrücken des Streams für jeden einzelnen Kommentar. Verwenden Sie die
continuation
des Kommentars, der in der Antwort enthalten ist.
comment_filter
angeben, enthalten die Ergebnisse keine Kommentare, die nicht dem Filter entsprechen, aber sie werden dennoch auf den angeforderten max_filtered
. Sie können Antworten sehen, bei denen alle max_filtered
-Kommentare herausgefiltert werden, was zu einem leeren results
-Array führt. Im folgenden Beispiel fordern Sie einen Batch von 8 Kommentaren an, die alle gefiltert werden.
{
"filtered": 8,
"results": [],
"sequence_id": "qs8QcHIBAADJ1p3W2FtmBB3QiOJsCJlR",
"status": "ok"
}
{
"filtered": 8,
"results": [],
"sequence_id": "qs8QcHIBAADJ1p3W2FtmBB3QiOJsCJlR",
"status": "ok"
}
max_filtered
, um zu verhindern, dass gefilterte Kommentare auf die angeforderte max_results
werden.
/fetch
gibt keine Kommentare mit Vorhersagen zurück, die den Konfidenzschwellenwert nicht erreicht haben.
/results
-Route geben Sie alle Vorhersagen für einen Kommentar und auch die confidence
value
zurück. Sie geben auch an, welchen Schwellenwerttyp(en) erreicht wird/werden.
"occurrence_confidence": {
"value": 0.9905891418457031,
"thresholds": ["stream"]
}
"occurrence_confidence": {
"value": 0.9905891418457031,
"thresholds": ["stream"]
}
confidence
für den -Wert einer Vorhersage 0.9905..
und der thresholds
-Wert geben an, dass die Vorhersage den konfigurierten Schwellenwert für den stream
erfüllt.
stream
, um zu bestätigen, dass die Vorhersage den Schwellenwert erfüllt, den Sie im Stream konfiguriert haben.
Weitere Informationen zu generierten Extraktionen und zur Verwendung von Schwellenwerten finden Sie auf der Seite Grundlegendes zur Validierung bei Extraktionen und Extraktionsleistung .
Name | Typ | Erforderlich | BESCHREIBUNG |
---|---|---|---|
max_results | Nummer | nein | Die Anzahl der Kommentare, die für diesen Stream abgerufen werden sollen. Gibt weniger Kommentare zurück, wenn das Ende des Batches erreicht wird oder wenn Sie Kommentare gemäß dem Kommentarfilter herausfiltern. Der Maximalwert ist 32. Der Standardwert ist 16. |
max_filtered | Nummer | nein | Convenience-Parameter für Streams mit einem Kommentarfilter. Wenn Sie sie bereitstellen, werden bis zu max_filtered gefilterte Kommentare nicht zu den angeforderten max_results gezählt. Dies ist nützlich, wenn Sie erwarten, dass eine große Anzahl von Kommentaren nicht dem Filter entspricht. Hat keine Auswirkung auf Streams ohne Kommentarfilter. Der Höchstwert beträgt 1024. Der Standardwert ist null.
|
Name | Typ | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
status | string | ok wenn die Anforderung erfolgreich ist, oder error im Falle eines Fehlers. Weitere Informationen zu Fehlermeldungen finden Sie auf der Seite Übersicht .
|
num_filtered | Nummer | Anzahl der Kommentare, die basierend auf einem Kommentarfilter herausgefiltert wurden. Wenn Sie den Stream ohne Filter erstellt haben, ist diese Zahl immer 0 .
|
continuation | string | Das Batchfortsetzungstoken. Verwenden Sie sie, um die Verarbeitung dieses Batches zu bestätigen und den Stream zum nächsten Batch fortzusetzen. |
more_results | Bool | „true“, wenn zum Zeitpunkt der Anforderung keine zusätzlichen Ergebnisse im Stream vorhanden waren. Andernfalls „false“. |
results | array<Result> | Ein Array mit Ergebnisobjekten. |
Result
das folgende Format:
Name | Typ | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
comment | Kommentar (Comment) | Kommentieren Sie Daten. Eine detaillierte Erklärung finden Sie in der Kommentarreferenz. |
continuation | string | Das Fortsetzungstoken des Kommentars. Wird verwendet, um die Verarbeitung dieses Kommentars zu bestätigen und den Stream zum nächsten Kommentar fortzusetzen. |
prediction | array<Prediction> | Die Vorhersage für diesen Kommentar. Ist nur verfügbar, wenn der Stream eine Modellversion angibt. Weitere Informationen zu generativen Vorhersagen finden Sie auf der Seite Communications Mining – Grundlegendes zur Validierung bei Extraktionen und Extraktionsleistung . |
Prediction
hat das folgende Format:
Name | Typ | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
taxonomies | Array<TaxonomyPrediction> | Liste der Taxonomievorhersagen. Derzeit definieren Sie nur eine Taxonomie pro Dataset, aber Sie stellen sie aus Gründen der zukünftigen Kompatibilität als Liste bereit. |
TaxonomyPrediction
hat das folgende Format:
Name | Typ | BESCHREIBUNG |
---|---|---|
name | string | Name der Taxonomie. Der einzige Wert ist derzeit default .
|
labels | Array<LabelPrediction> | Eine Liste der extrahierten Beschriftungsvorhersagen mit ihren occurrence_confidence , extraction_confidence und extrahierten fields . Weitere Informationen zu generativen Vorhersagen finden Sie auf der Seite Communications Mining – Grundlegendes zur Validierung bei Extraktionen und Extraktionsleistung .
|
general_fields | Array<FieldPrediction> | Eine Liste der extrahierten Vorhersagen des allgemeinen Felds mit ihren name und extrahierten value . Weitere Informationen zu generativen Vorhersagen finden Sie auf der Seite Communications Mining – Grundlegendes zur Validierung bei Extraktionen und Extraktionsleistung .
|