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Guía para desarrolladores de Communications Mining

Last updated 3 de oct. de 2024

Predictions

Obtener predicciones para un modelo anclado

/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict

Permisos necesarios: Ver etiquetas, Ver fuentes

Importante:

Operación facturable

Se te cobrará 1 unidad de IA por comentario proporcionado en el cuerpo de la solicitud.

Bash
```
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "documents": [
    {
      "messages": [
        {
          "body": {
            "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?"
          },
          "from": "alice@company.com",
          "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z",
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          },
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            "text": "Figures Request"
          },
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          ]
        }
      ],
      "timestamp": "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
      "user_properties": {
        "string:City": "London"
      }
    },
    {
      "messages": [
        {
          "body": {
            "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today."
          },
          "from": "bob@organisation.org",
          "sent_at": "2020-01-09T16:44:45Z",
          "signature": {
            "text": "Regards,\nBob"
          },
          "subject": {
            "text": "Re: Figures Request"
          },
          "to": [
            "alice@company.com"
          ]
        }
      ],
      "timestamp": "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
      "user_properties": {
        "string:City": "Bucharest"
      }
    }
  ],
  "threshold": 0.25
}'curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "documents": [
    {
      "messages": [
        {
          "body": {
            "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?"
          },
          "from": "alice@company.com",
          "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z",
          "signature": {
            "text": "Thanks,\nAlice"
          },
          "subject": {
            "text": "Figures Request"
          },
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            "bob@organisation.org"
          ]
        }
      ],
      "timestamp": "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
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        "string:City": "London"
      }
    },
    {
      "messages": [
        {
          "body": {
            "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today."
          },
          "from": "bob@organisation.org",
          "sent_at": "2020-01-09T16:44:45Z",
          "signature": {
            "text": "Regards,\nBob"
          },
          "subject": {
            "text": "Re: Figures Request"
          },
          "to": [
            "alice@company.com"
          ]
        }
      ],
      "timestamp": "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
      "user_properties": {
        "string:City": "Bucharest"
      }
    }
  ],
  "threshold": 0.25
}'
```

Nodo

const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      documents: [
        {
          messages: [
            {
              body: {
                text: "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?",
              },
              from: "alice@company.com",
              sent_at: "2020-01-09T16:34:45Z",
              signature: { text: "Thanks,\nAlice" },
              subject: { text: "Figures Request" },
              to: ["bob@organisation.org"],
            },
          ],
          timestamp: "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
          user_properties: { "string:City": "London" },
        },
        {
          messages: [
            {
              body: { text: "Alice,\n\nHere are the figures for today." },
              from: "bob@organisation.org",
              sent_at: "2020-01-09T16:44:45Z",
              signature: { text: "Regards,\nBob" },
              subject: { text: "Re: Figures Request" },
              to: ["alice@company.com"],
            },
          ],
          timestamp: "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
          user_properties: { "string:City": "Bucharest" },
        },
      ],
      threshold: 0.25,
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      documents: [
        {
          messages: [
            {
              body: {
                text: "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?",
              },
              from: "alice@company.com",
              sent_at: "2020-01-09T16:34:45Z",
              signature: { text: "Thanks,\nAlice" },
              subject: { text: "Figures Request" },
              to: ["bob@organisation.org"],
            },
          ],
          timestamp: "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
          user_properties: { "string:City": "London" },
        },
        {
          messages: [
            {
              body: { text: "Alice,\n\nHere are the figures for today." },
              from: "bob@organisation.org",
              sent_at: "2020-01-09T16:44:45Z",
              signature: { text: "Regards,\nBob" },
              subject: { text: "Re: Figures Request" },
              to: ["alice@company.com"],
            },
          ],
          timestamp: "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
          user_properties: { "string:City": "Bucharest" },
        },
      ],
      threshold: 0.25,
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);

Python

import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "documents": [
            {
                "messages": [
                    {
                        "from": "alice@company.com",
                        "to": ["bob@organisation.org"],
                        "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z",
                        "body": {
                            "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?"
                        },
                        "subject": {"text": "Figures Request"},
                        "signature": {"text": "Thanks,\nAlice"},
                    }
                ],
                "timestamp": "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
                "user_properties": {"string:City": "London"},
            },
            {
                "messages": [
                    {
                        "from": "bob@organisation.org",
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                        "sent_at": "2020-01-09T16:44:45Z",
                        "body": {
                            "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today."
                        },
                        "subject": {"text": "Re: Figures Request"},
                        "signature": {"text": "Regards,\nBob"},
                    }
                ],
                "timestamp": "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
                "user_properties": {"string:City": "Bucharest"},
            },
        ],
        "threshold": 0.25,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "documents": [
            {
                "messages": [
                    {
                        "from": "alice@company.com",
                        "to": ["bob@organisation.org"],
                        "sent_at": "2020-01-09T16:34:45Z",
                        "body": {
                            "text": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?"
                        },
                        "subject": {"text": "Figures Request"},
                        "signature": {"text": "Thanks,\nAlice"},
                    }
                ],
                "timestamp": "2013-09-12T20:01:20.000000+00:00",
                "user_properties": {"string:City": "London"},
            },
            {
                "messages": [
                    {
                        "from": "bob@organisation.org",
                        "to": ["alice@company.com"],
                        "sent_at": "2020-01-09T16:44:45Z",
                        "body": {
                            "text": "Alice,\n\nHere are the figures for today."
                        },
                        "subject": {"text": "Re: Figures Request"},
                        "signature": {"text": "Regards,\nBob"},
                    }
                ],
                "timestamp": "2011-12-12T10:04:30.000000+00:00",
                "user_properties": {"string:City": "Bucharest"},
            },
        ],
        "threshold": 0.25,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))

Respuesta

{
  "entities": [
    [
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "Bob",
        "id": "76aebf2646577a1d",
        "kind": "person",
        "name": "person",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 6,
          "char_start": 3,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 12,
          "utf16_byte_start": 6
        }
      },
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
        "id": "20beddf4c5f5bb61",
        "kind": "date",
        "name": "date",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 48,
          "char_start": 43,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 96,
          "utf16_byte_start": 86
        }
      }
    ],
    []
  ],
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    [
      {
        "name": ["Some Label"],
        "probability": 0.8896465003490448
      },
      {
        "name": ["Parent Label", "Child Label"],
        "probability": 0.26687008142471313,
        "sentiment": 0.8762539502232571
      }
    ],
    [
      {
        "name": ["Other Label"],
        "probability": 0.6406207121908665
      }
    ]
  ],
  "status": "ok"
}{
  "entities": [
    [
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "Bob",
        "id": "76aebf2646577a1d",
        "kind": "person",
        "name": "person",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 6,
          "char_start": 3,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 12,
          "utf16_byte_start": 6
        }
      },
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
        "id": "20beddf4c5f5bb61",
        "kind": "date",
        "name": "date",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 48,
          "char_start": 43,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 96,
          "utf16_byte_start": 86
        }
      }
    ],
    []
  ],
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    [
      {
        "name": ["Some Label"],
        "probability": 0.8896465003490448
      },
      {
        "name": ["Parent Label", "Child Label"],
        "probability": 0.26687008142471313,
        "sentiment": 0.8762539502232571
      }
    ],
    [
      {
        "name": ["Other Label"],
        "probability": 0.6406207121908665
      }
    ]
  ],
  "status": "ok"
}

Debe proporcionar la versión del modelo que desea consultar para las predicciones en la solicitud. Puedes utilizar el número de versión entero, o los valores especiales live o staging para consultar la versión actual del modelo Live o Staging.

Formato de solicitud

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`documents`	array<Comment>	Sí	Un lote de un máximo de 4096 documentos, en el formato descrito en la Referencia de comentarios. Los lotes más grandes son más rápidos (por documento) que los más pequeños.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza por el que filtrar los resultados de la etiqueta. Un número entre `1.0` y `0.0`. `0.0` incluirá todos los resultados. Establécelo en `"auto"` para utilizar umbrales automáticos. Si no se establece, se utilizará el umbral predeterminado de `0.25` .
`labels`	array<Label>	No	Una lista de etiquetas solicitadas que se devolverán con umbrales opcionales específicos de etiquetas.

Donde Label tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`name`	array<string>	Sí	El nombre de la etiqueta que se devolverá, en formato de lista de etiquetas jerárquicas. Por ejemplo, la etiqueta `"Parent Label > Child Label"` tendrá el formato `["Parent Label", "Child Label"]`.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza que se utilizará para la etiqueta. Si no se especifica, se establecerá de forma predeterminada en el umbral especificado en el nivel superior.

Formato de respuesta

Nombre	Tipo	Descripción
`status`	String	`ok` si la solicitud tiene éxito, o `error` en caso de error. Consulta la Información general para obtener más información sobre las respuestas de error.
`predictions`	array<array<Label>>	Una lista de `array<Label>` en el mismo orden que los comentarios de la solicitud, donde cada `Label` tiene el formato descrito aquí.
`entities`	array<array<Entity>>	Una lista de `array<Entity>` en el mismo orden que los comentarios de la solicitud, donde cada `Entity` tiene el formato descrito aquí.
`label_properties`	array<LabelProperty>	Una matriz que contiene propiedades de etiqueta previstas para este comentario, donde cada `LabelProperty` tiene el formato descrito aquí.
`model`	Modelo	Información sobre el modelo que se utilizó para realizar las predicciones, en el formato descrito aquí.

Obtener predicciones para un modelo anclado para correos electrónicos sin procesar

/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails

Permisos necesarios: Ver etiquetas, Ver fuentes

Importante:

Operación facturable

Se te cobrará 1 unidad de IA por correo electrónico sin procesar proporcionado en el cuerpo de la solicitud.

Bash

curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "documents": [
    {
      "raw_email": {
        "body": {
          "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice"
        },
        "headers": {
          "parsed": {
            "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
            "From": "alice@company.com",
            "Message-ID": "abcdef@company.com",
            "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>",
            "Subject": "Figures Request",
            "To": "bob@organisation.org"
          }
        }
      },
      "user_properties": {
        "string:City": "London"
      }
    },
    {
      "raw_email": {
        "body": {
          "html": "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>"
        },
        "headers": {
          "raw": "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com"
        }
      },
      "user_properties": {
        "string:City": "Bucharest"
      }
    }
  ],
  "include_comments": false,
  "threshold": 0.25,
  "transform_tag": "generic.0.CONVKER5"
}'curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "documents": [
    {
      "raw_email": {
        "body": {
          "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice"
        },
        "headers": {
          "parsed": {
            "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
            "From": "alice@company.com",
            "Message-ID": "abcdef@company.com",
            "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>",
            "Subject": "Figures Request",
            "To": "bob@organisation.org"
          }
        }
      },
      "user_properties": {
        "string:City": "London"
      }
    },
    {
      "raw_email": {
        "body": {
          "html": "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>"
        },
        "headers": {
          "raw": "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com"
        }
      },
      "user_properties": {
        "string:City": "Bucharest"
      }
    }
  ],
  "include_comments": false,
  "threshold": 0.25,
  "transform_tag": "generic.0.CONVKER5"
}'

Nodo

const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      documents: [
        {
          raw_email: {
            body: {
              plain:
                "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice",
            },
            headers: {
              parsed: {
                Date: "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
                From: "alice@company.com",
                "Message-ID": "abcdef@company.com",
                References: "<01234@company.com> <56789@company.com>",
                Subject: "Figures Request",
                To: "bob@organisation.org",
              },
            },
          },
          user_properties: { "string:City": "London" },
        },
        {
          raw_email: {
            body: {
              html: "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>",
            },
            headers: {
              raw: "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com",
            },
          },
          user_properties: { "string:City": "Bucharest" },
        },
      ],
      include_comments: false,
      threshold: 0.25,
      transform_tag: "generic.0.CONVKER5",
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      documents: [
        {
          raw_email: {
            body: {
              plain:
                "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice",
            },
            headers: {
              parsed: {
                Date: "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
                From: "alice@company.com",
                "Message-ID": "abcdef@company.com",
                References: "<01234@company.com> <56789@company.com>",
                Subject: "Figures Request",
                To: "bob@organisation.org",
              },
            },
          },
          user_properties: { "string:City": "London" },
        },
        {
          raw_email: {
            body: {
              html: "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>",
            },
            headers: {
              raw: "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com",
            },
          },
          user_properties: { "string:City": "Bucharest" },
        },
      ],
      include_comments: false,
      threshold: 0.25,
      transform_tag: "generic.0.CONVKER5",
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);

Python

import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "transform_tag": "generic.0.CONVKER5",
        "documents": [
            {
                "raw_email": {
                    "headers": {
                        "parsed": {
                            "Message-ID": "abcdef@company.com",
                            "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
                            "Subject": "Figures Request",
                            "From": "alice@company.com",
                            "To": "bob@organisation.org",
                            "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>",
                        }
                    },
                    "body": {
                        "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice"
                    },
                },
                "user_properties": {"string:City": "London"},
            },
            {
                "raw_email": {
                    "headers": {
                        "raw": "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com"
                    },
                    "body": {
                        "html": "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>"
                    },
                },
                "user_properties": {"string:City": "Bucharest"},
            },
        ],
        "threshold": 0.25,
        "include_comments": False,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "transform_tag": "generic.0.CONVKER5",
        "documents": [
            {
                "raw_email": {
                    "headers": {
                        "parsed": {
                            "Message-ID": "abcdef@company.com",
                            "Date": "Thu, 09 Jan 2020 16:34:45 +0000",
                            "Subject": "Figures Request",
                            "From": "alice@company.com",
                            "To": "bob@organisation.org",
                            "References": "<01234@company.com> <56789@company.com>",
                        }
                    },
                    "body": {
                        "plain": "Hi Bob,\n\nCould you send me the figures for today?\n\nThanks,\nAlice"
                    },
                },
                "user_properties": {"string:City": "London"},
            },
            {
                "raw_email": {
                    "headers": {
                        "raw": "Message-ID: 012345@company.com\nDate: Thu, 09 Jan 2020 16:44:45 +0000\nSubject: Re: Figures Request\nFrom: bob@organisation.org\nTo: alice@company.com"
                    },
                    "body": {
                        "html": "<p>Alice,</p><p>Here are the figures for today.</p><p>Regards,<br/>Bob</p>"
                    },
                },
                "user_properties": {"string:City": "Bucharest"},
            },
        ],
        "threshold": 0.25,
        "include_comments": False,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))

Respuesta

{
  "entities": [
    [
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "Bob",
        "id": "76aebf2646577a1d",
        "kind": "person",
        "name": "person",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 6,
          "char_start": 3,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 12,
          "utf16_byte_start": 6
        }
      },
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
        "id": "20beddf4c5f5bb61",
        "kind": "date",
        "name": "date",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 48,
          "char_start": 43,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 96,
          "utf16_byte_start": 86
        }
      }
    ],
    []
  ],
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    [
      {
        "name": ["Some Label"],
        "probability": 0.8896465003490448
      },
      {
        "name": ["Parent Label", "Child Label"],
        "probability": 0.26687008142471313,
        "sentiment": 0.8762539502232571
      }
    ],
    [
      {
        "name": ["Other Label"],
        "probability": 0.6406207121908665
      }
    ]
  ],
  "status": "ok"
}{
  "entities": [
    [
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "Bob",
        "id": "76aebf2646577a1d",
        "kind": "person",
        "name": "person",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 6,
          "char_start": 3,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 12,
          "utf16_byte_start": 6
        }
      },
      {
        "capture_ids": [],
        "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
        "id": "20beddf4c5f5bb61",
        "kind": "date",
        "name": "date",
        "probability": null,
        "span": {
          "char_end": 48,
          "char_start": 43,
          "content_part": "body",
          "message_index": 0,
          "utf16_byte_end": 96,
          "utf16_byte_start": 86
        }
      }
    ],
    []
  ],
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    [
      {
        "name": ["Some Label"],
        "probability": 0.8896465003490448
      },
      {
        "name": ["Parent Label", "Child Label"],
        "probability": 0.26687008142471313,
        "sentiment": 0.8762539502232571
      }
    ],
    [
      {
        "name": ["Other Label"],
        "probability": 0.6406207121908665
      }
    ]
  ],
  "status": "ok"
}

Formato de solicitud

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`transform_tag`	String	Sí	Una etiqueta que especifica cómo deben procesarse los datos sin procesar.
`documents`	array<Document>	Sí	Un lote de 4096 documentos como máximo en el formato descrito a continuación. Los lotes más grandes son más rápidos (por documento) que los más pequeños.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza por el que filtrar los resultados de la etiqueta. Un número entre `1.0` y `0.0`. `0.0` incluirá todos los resultados. Establécelo en `"auto"` para utilizar umbrales automáticos. Si no se establece, se utilizará el umbral predeterminado de `0.25` .
`labels`	array<Label>	No	Una lista de etiquetas solicitadas que se devolverán con umbrales opcionales específicos de etiquetas.
`include_comments`	Booleano	No	Si se establece en `true`, los comentarios analizados de los correos electrónicos se devolverán en el cuerpo de la respuesta.

Donde Document tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`raw_email`	RawEmail	Sí	Datos de correo electrónico, en el formato descrito aquí.
`user_properties`	map<string, string \| number>	No	Cualquier metadato definido por el usuario que se aplique al comentario. El formato se describe aquí. Nota: Algunas propiedades de usuario se generan en función del contenido del correo electrónico. Si estos entran en conflicto con las propiedades de usuario cargadas, la solicitud fallará con `422 Unprocessable Entity`.

Donde Label tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`name`	array<string>	Sí	El nombre de la etiqueta que se devolverá, en formato de lista de etiquetas jerárquicas. Por ejemplo, la etiqueta `"Parent Label > Child Label"` tendrá el formato `["Parent Label", "Child Label"]`.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza que se utilizará para la etiqueta. Si no se especifica, se establecerá de forma predeterminada en el umbral especificado en el nivel superior.

Formato de respuesta

Nombre	Tipo	Descripción
`status`	String	`ok` si la solicitud tiene éxito, o `error` en caso de error. Consulta la Información general para obtener más información sobre las respuestas de error.
`comments`	array<Comment>	Una lista de comentarios analizados de los correos electrónicos sin procesar cargados, en el formato descrito en la Referencia de comentarios. Solo se devuelve si estableces `include_comments` en la solicitud.
`predictions`	array<array<Label>>	Una lista de `array<Label>` en el mismo orden que los comentarios de la solicitud, donde cada `Label` tiene el formato descrito aquí.
`entities`	array<array<Entity>>	Una lista de `array<Entity>` en el mismo orden que los comentarios de la solicitud, donde cada `Entity` tiene el formato descrito aquí.
`label_properties`	array<LabelProperty>	Una matriz que contiene propiedades de etiqueta previstas para este comentario, donde cada `LabelProperty` tiene el formato descrito aquí.
`model`	Modelo	Información sobre el modelo que se utilizó para realizar las predicciones, en el formato descrito aquí.

Nota:

Para solicitudes grandes, este punto final puede tardar más en responder. Debe aumentar el tiempo de espera de su cliente.

Obtener predicciones para un modelo anclado por ID de comentario

/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments

Permisos necesarios: Ver etiquetas, Ver fuentes

Bash

curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "threshold": 0.25,
  "uids": [
    "18ba5ce699f8da1f.0001",
    "18ba5ce699f8da1f.0002"
  ]
}'curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
  "threshold": 0.25,
  "uids": [
    "18ba5ce699f8da1f.0001",
    "18ba5ce699f8da1f.0002"
  ]
}'

Nodo

const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      threshold: 0.25,
      uids: ["18ba5ce699f8da1f.0001", "18ba5ce699f8da1f.0002"],
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);const request = require("request");

request.post(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments",
    headers: {
      Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN,
    },
    json: true,
    body: {
      threshold: 0.25,
      uids: ["18ba5ce699f8da1f.0001", "18ba5ce699f8da1f.0002"],
    },
  },
  function (error, response, json) {
    // digest response
    console.log(JSON.stringify(json, null, 2));
  }
);

Python

import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "uids": ["18ba5ce699f8da1f.0001", "18ba5ce699f8da1f.0002"],
        "threshold": 0.25,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
    json={
        "uids": ["18ba5ce699f8da1f.0001", "18ba5ce699f8da1f.0002"],
        "threshold": 0.25,
    },
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))

Respuesta

{
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    {
      "entities": [
        {
          "capture_ids": [],
          "formatted_value": "Bob",
          "id": "76aebf2646577a1d",
          "kind": "person",
          "name": "person",
          "probability": null,
          "span": {
            "char_end": 6,
            "char_start": 3,
            "content_part": "body",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_end": 12,
            "utf16_byte_start": 6
          }
        },
        {
          "capture_ids": [],
          "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
          "id": "20beddf4c5f5bb61",
          "kind": "date",
          "name": "date",
          "probability": null,
          "span": {
            "char_end": 48,
            "char_start": 43,
            "content_part": "body",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_end": 96,
            "utf16_byte_start": 86
          }
        }
      ],
      "labels": [
        {
          "name": ["Some Label"],
          "probability": 0.8896465003490448
        },
        {
          "name": ["Parent Label", "Child Label"],
          "probability": 0.26687008142471313,
          "sentiment": 0.8762539502232571
        }
      ],
      "uid": "18ba5ce699f8da1f.0001"
    },
    {
      "entities": [],
      "labels": [
        {
          "name": ["Other Label"],
          "probability": 0.6406207121908665
        }
      ],
      "uid": "18ba5ce699f8da1f.0002"
    }
  ],
  "status": "ok"
}{
  "model": {
    "time": "2020-02-06T20:42:58.047000Z",
    "version": 5
  },
  "predictions": [
    {
      "entities": [
        {
          "capture_ids": [],
          "formatted_value": "Bob",
          "id": "76aebf2646577a1d",
          "kind": "person",
          "name": "person",
          "probability": null,
          "span": {
            "char_end": 6,
            "char_start": 3,
            "content_part": "body",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_end": 12,
            "utf16_byte_start": 6
          }
        },
        {
          "capture_ids": [],
          "formatted_value": "2020-01-09 00:00 UTC",
          "id": "20beddf4c5f5bb61",
          "kind": "date",
          "name": "date",
          "probability": null,
          "span": {
            "char_end": 48,
            "char_start": 43,
            "content_part": "body",
            "message_index": 0,
            "utf16_byte_end": 96,
            "utf16_byte_start": 86
          }
        }
      ],
      "labels": [
        {
          "name": ["Some Label"],
          "probability": 0.8896465003490448
        },
        {
          "name": ["Parent Label", "Child Label"],
          "probability": 0.26687008142471313,
          "sentiment": 0.8762539502232571
        }
      ],
      "uid": "18ba5ce699f8da1f.0001"
    },
    {
      "entities": [],
      "labels": [
        {
          "name": ["Other Label"],
          "probability": 0.6406207121908665
        }
      ],
      "uid": "18ba5ce699f8da1f.0002"
    }
  ],
  "status": "ok"
}

Formato de solicitud

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`uids`	array<string>	Sí	Una lista de como máximo 4096 `source_id`-s y `comment_id`-s combinados en el formato de `source_id.comment_id`. No es necesario que las fuentes pertenezcan al conjunto de datos actual, por lo que puedes solicitar predicciones de comentarios para una fuente en un conjunto de datos diferente (o no). Las listas más grandes son más rápidas (por comentario) que las más pequeñas.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza por el que filtrar los resultados de la etiqueta. Un número entre `1.0` y `0.0`. `0.0` incluirá todos los resultados. Establécelo en `"auto"` para utilizar umbrales automáticos. Si no se establece, se utilizará el umbral predeterminado de `0.25` .
`labels`	array<Label>	No	Una lista de etiquetas solicitadas que se devolverán con umbrales opcionales específicos de etiquetas.

Donde Label tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
`name`	array<string>	Sí	El nombre de la etiqueta que se devolverá, en formato de lista de etiquetas jerárquicas. Por ejemplo, la etiqueta `"Parent Label > Child Label"` tendrá el formato `["Parent Label", "Child Label"]`.
`threshold`	Número	No	El umbral de confianza que se utilizará para la etiqueta. Si no se especifica, se establecerá de forma predeterminada en el umbral especificado en el nivel superior.

Formato de respuesta

Nombre	Tipo	Descripción
`status`	String	`ok` si la solicitud tiene éxito, o `error` en caso de error. Consulta la Información general para obtener más información sobre las respuestas de error.
`predictions`	array<Prediction>	Una lista de predicciones en el formato descrito a continuación.
`model`	Modelo	Información sobre el modelo que se utilizó para realizar las predicciones, en el formato descrito aquí.

Donde Prediction tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Descripción
`uid`	String	Un `source_id` y `comment_id` combinados en el formato de `source_id.comment_id`.
`labels`	array<Label>	Una matriz que contiene etiquetas previstas para este comentario, donde `Label` tiene el formato descrito aquí.
`entities`	array<Entity>	Una matriz que contiene entidades previstas para este comentario, donde `Entity` tiene el formato descrito aquí.
`label_properties`	array<LabelProperty>	Una matriz que contiene propiedades de etiqueta previstas para este comentario, donde cada `LabelProperty` tiene el formato descrito aquí.

Nota: Para solicitudes grandes, este punto final puede tardar más en responder. Debe aumentar el tiempo de espera de su cliente.

Obtener estadísticas de validación del modelo

/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/validation

Permisos necesarios: Ver etiquetas, Ver fuentes

Bash

curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"curl -X GET 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation' \
    -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN"

Nodo

const request = require("request");

request.get(
  {
    url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation",
    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/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation",
    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/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))import json
import os

import requests

response = requests.get(
    "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/labellers/live/validation",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]},
)

print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))

Respuesta

{
  "status": "ok",
  "validation": {
    "coverage": 0.9119927883148193,
    "dataset_quality": "good",
    "labels": [
      {
        "name": "Notification",
        "parts": ["Notification"]
      },
      {
        "name": "Notification > Out of Office",
        "parts": ["Notification", "Out of Office"]
      },
      {
        "name": "Notification > Public Holiday",
        "parts": ["Notification", "Public Holiday"]
      }
    ],
    "mean_average_precision_safe": 0.83,
    "num_amber_labels": 1,
    "num_labels": 3,
    "num_red_labels": 1,
    "num_reviewed_comments": 10251,
    "version": 5
  }
}{
  "status": "ok",
  "validation": {
    "coverage": 0.9119927883148193,
    "dataset_quality": "good",
    "labels": [
      {
        "name": "Notification",
        "parts": ["Notification"]
      },
      {
        "name": "Notification > Out of Office",
        "parts": ["Notification", "Out of Office"]
      },
      {
        "name": "Notification > Public Holiday",
        "parts": ["Notification", "Public Holiday"]
      }
    ],
    "mean_average_precision_safe": 0.83,
    "num_amber_labels": 1,
    "num_labels": 3,
    "num_red_labels": 1,
    "num_reviewed_comments": 10251,
    "version": 5
  }
}

Esta ruta devuelve estadísticas sobre el rendimiento de un modelo. Las mismas estadísticas se pueden ver en la página Validación. Las estadísticas de un modelo pueden solicitarse con su número version entero. Puedes utilizar los valores especiales live y staging para recuperar estadísticas de las versiones actuales del modelo Live o Staging, o el valor especial latest para la versión del modelo disponible más reciente.

Aunque este punto final acepta versiones de modelos tanto ancladas como no ancladas, recomendamos consultar las versiones de modelos ancladas o el valor especial latest, ya que no se garantiza que las estadísticas estén disponibles para las versiones de modelos no ancladas.

El objeto de respuesta validation contiene los siguientes campos:

Nombre	Tipo	Descripción
`mean_average_precision_safe`	float	Puntuación media de precisión media (entre `0.0` y `1.0`). Este campo será `null` si MAP no está disponible.
`num_labels`	Número	Número de etiquetas en la taxonomía (en el momento en que se fijó la versión del modelo).
`labels`	array<Label>	Lista de etiquetas en la taxonomía (en el momento en que se fijó la versión del modelo). Ten en cuenta que, como demuestra el ejemplo de respuesta, las etiquetas principales se devuelven como una etiqueta independiente además de ser devueltas como parte de las etiquetas secundarias.
`num_reviewed_comments`	Número	Número de comentarios revisados en el conjunto de datos (en el momento en que se fijó la versión del modelo).
`version`	Número	Versión del modelo.
`num_amber_labels`	Número	Número de etiquetas en estado de advertencia ámbar.
`num_red_labels`	Número	Número de etiquetas en estado de advertencia rojo.
`dataset_score`	Número	Puntuación general del conjunto de datos, entre `0` y `100`.
`dataset_quality`	String	Uno de `"poor"`, `"average"`, `"good"`, `"excellent"`, que representa el rango de calidad general del conjunto de datos. Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`balance`	float	Una medida de la similitud entre los comentarios revisados y no revisados (entre `0.0` y `1.0`). Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`balance_quality`	String	Uno de `"poor"`, `"average"`, `"good"`, `"excellent"`, que representa el rango de calidad del saldo. Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`coverage`	float	Un valor fraccionario de la cobertura de la etiqueta en el conjunto de datos (entre `0.0` y `1.0`). Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`coverage_quality`	String	Uno de `"poor"`, `"average"`, `"good"`, `"excellent"`, que representa el rango de calidad de la cobertura. Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`all_labels_quality`	String	Uno de `"poor"`, `"average"`, `"good"`, `"excellent"`, que representa el rango de calidad de todas las etiquetas. Puede ser `null` si no hay suficientes datos.
`underperforming_labels_quality`	String	Uno de `"poor"`, `"average"`, `"good"`, `"excellent"`, que representa el rango de calidad de las etiquetas de bajo rendimiento. Puede ser `null` si no hay suficientes datos.

Donde Label tiene el siguiente formato:

Nombre	Tipo	Descripción
`name`	String	El nombre de la etiqueta, en formato de cadena.
`parts`	array<string>	El nombre de la etiqueta, en formato de lista de etiquetas jerárquicas. Por ejemplo, la etiqueta `"Parent Label > Child Label"` tendrá el formato `["Parent Label", "Child Label"]`