communications-mining
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- API ドキュメント
- CLI
- 連携ガイド
- ブログ
- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
- Communications Mining による注釈バイアスの修正
- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 会話型データ インテリジェンスのための Communications Mining と Google AutoML の比較
重要 :
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Communications Mining 開発者ガイド
Last updated 2024年10月3日
予測
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict
必要な権限: ラベルの表示、ソースの表示
重要:
請求対象の操作
要求本文で提供されるコメントごとに 1 AI ユニットが課金されます。
- 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", "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 }'
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" }, "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 }' - ノード
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", "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))
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)) - レスポンス
{ "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" }
要求で予測をクエリするモデルのバージョンを指定する必要があります。 整数のバージョン番号、または特殊な値
live
または staging
を使用して、現在のライブ モデルまたはステージング モデルのバージョンを照会できます。
要求の形式
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
documents | array<Comment> | ○ | コメントの参照セクションに記載されている形式の、最大 4096 件のドキュメントのバッチです。大きなバッチは小さなバッチよりも (ドキュメント単位で) 高速です。 |
threshold | Number | × | ラベルの結果をフィルター処理する際の基準となる信頼度のしきい値です。 1.0 から 0.0 までの数値。0.0 すべての結果が含まれます。 自動しきい値を使用するには、"auto" に設定します。設定しない場合は、既定のしきい値である 0.25 が使用されます。
|
labels | array<Label> | × | オプションでラベル固有のしきい値とともに返される要求されたラベルのリスト。 |
ここで
Label
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
name | array<string> | ○ | 階層ラベルのリストとして書式設定された、返されるラベルの名前。 たとえば、ラベル "Parent Label > Child Label" の形式は ["Parent Label", "Child Label"] になります。
|
threshold | Number | × | ラベルに使用する信頼度のしきい値です。 指定しない場合、既定では最上位レベルで指定されたしきい値になります。 |
応答の形式
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
status | string | ok 要求が成功した場合。エラーの場合は error 。 エラー応答の詳細については、「 概要 」を参照してください。
|
predictions | array<array<Label>> | 要求内のコメントと同じ順序で array<Label> のリスト。各 Label の形式は 、こちらで説明しています。
|
entities | array<array<Entity>> | 要求内のコメントと同じ順序で array<Entity> のリスト。各 Entity の形式は 、こちらで説明しています。
|
label_properties | array<LabelProperty> | このコメントの予測ラベル プロパティを含む配列です。各LabelProperty には、こちらで説明する形式があります。
|
model | モデル | 予測の作成に使用されたモデルに関する情報 ( こちらに記載されている形式)。 |
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-raw-emails
必要な権限: ラベルの表示、ソースの表示
重要:
請求対象の操作
要求本文で提供される直接メールごとに 1 AI ユニットが課金されます。
- 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" }' - ノード
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)) - レスポンス
{ "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" }
要求で予測をクエリするモデルのバージョンを指定する必要があります。 整数のバージョン番号、または特殊な値
live
または staging
を使用して、現在のライブ モデルまたはステージング モデルのバージョンを照会できます。
要求の形式
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
transform_tag | string | ○ | 生データの処理方法を指定するタグ。 |
documents | array<Document> | ○ | 以下に記載されている形式の、最大 4096 個のドキュメントのバッチです。大きなバッチは小さなバッチよりも (ドキュメント単位で) 高速です。 |
threshold | Number | × | ラベルの結果をフィルター処理する際の基準となる信頼度のしきい値です。 1.0 から 0.0 までの数値。0.0 すべての結果が含まれます。 自動しきい値を使用するには、"auto" に設定します。設定しない場合は、既定のしきい値である 0.25 が使用されます。
|
labels | array<Label> | × | オプションでラベル固有のしきい値とともに返される要求されたラベルのリスト。 |
include_comments | Boolean | × | true に設定すると、メールから解析されたコメントが応答の本文で返されます。
|
ここで
Document
の形式は次のとおりです。
ここで
Label
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
name | array<string> | ○ | 階層ラベルのリストとして書式設定された、返されるラベルの名前。 たとえば、ラベル "Parent Label > Child Label" の形式は ["Parent Label", "Child Label"] になります。
|
threshold | Number | × | ラベルに使用する信頼度のしきい値です。 指定しない場合、既定では最上位レベルで指定されたしきい値になります。 |
応答の形式
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
status | string | ok 要求が成功した場合。エラーの場合は error 。 エラー応答の詳細については、「 概要 」を参照してください。
|
comments | array<Comment> | アップロードされた生のメールから解析されたコメントのリストです。「 コメントの参照」に記載されている形式で表示されます。 要求に include_comments を設定した場合にのみ返されます。
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predictions | array<array<Label>> | 要求内のコメントと同じ順序で array<Label> のリスト。各 Label の形式は 、こちらで説明しています。
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entities | array<array<Entity>> | 要求内のコメントと同じ順序で array<Entity> のリスト。各 Entity の形式は 、こちらで説明しています。
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label_properties | array<LabelProperty> | このコメントの予測ラベル プロパティを含む配列です。各LabelProperty には、こちらで説明する形式があります。
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model | モデル | 予測の作成に使用されたモデルに関する情報 ( こちらに記載されている形式)。 |
注:
要求が大きい場合、このエンドポイントは応答に時間がかかる場合があります。クライアントのタイムアウト値を増やす必要があります。
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/predict-comments
必要な権限: ラベルの表示、ソースの表示
- 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" ] }' - ノード
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)) - レスポンス
{ "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" }
要求で予測をクエリするモデルのバージョンを指定する必要があります。 整数のバージョン番号、または特殊な値
live
または staging
を使用して、現在のライブ モデルまたはステージング モデルのバージョンを照会できます。
要求の形式
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
uids | array<string> | ○ | 最大 4096 の形式の -s と comment_id -s source_id の組み合わせのリストsource_id.comment_id 。ソースは現在のデータセットに属している必要はないため、別の(またはデータセットなし)のソースに対するコメントの予測をリクエストできます。 大きなリストは、小さなリストよりも(コメントごとに)高速です。
|
threshold | Number | × | ラベルの結果をフィルター処理する際の基準となる信頼度のしきい値です。 1.0 から 0.0 までの数値。0.0 すべての結果が含まれます。 自動しきい値を使用するには、"auto" に設定します。設定しない場合は、既定のしきい値である 0.25 が使用されます。
|
labels | array<Label> | × | オプションでラベル固有のしきい値とともに返される要求されたラベルのリスト。 |
ここで
Label
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
name | array<string> | ○ | 階層ラベルのリストとして書式設定された、返されるラベルの名前。 たとえば、ラベル "Parent Label > Child Label" の形式は ["Parent Label", "Child Label"] になります。
|
threshold | Number | × | ラベルに使用する信頼度のしきい値です。 指定しない場合、既定では最上位レベルで指定されたしきい値になります。 |
応答の形式
ここで
Prediction
の形式は次のとおりです。
手記: 要求が大きい場合、このエンドポイントの応答に時間がかかる場合があります。 クライアントのタイムアウトを増やす必要があります。
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/labellers/<version>/validation
必要な権限: ラベルの表示、ソースの表示
- 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" - ノード
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)) - レスポンス
{ "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 } }
このルートは、モデルのパフォーマンスの統計を返します。 同じ統計情報を [検証] ページで表示できます。 モデルの統計情報は、整数
version
数で要求できます。 特殊値 live
および staging
を使用して、現在のライブまたはステージング モデル バージョンの統計、または最後に使用可能なモデル バージョンの特殊値 latest
を取得できます。
このエンドポイントは、ピン留めされたモデル バージョンとピン留めされていないモデル バージョンの両方を受け入れますが、ピン留めされていないモデル バージョンの統計情報を使用できることは保証されないため、ピン留めされたモデル バージョンまたは特別な値
latest
のいずれかをクエリすることをお勧めします。
応答
validation
オブジェクトには、次のフィールドが含まれます。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
mean_average_precision_safe | float | 平均平均精度スコア ( 0.0 から 1.0 の間)。 このフィールドは、MAP が使用できない場合に null されます。
|
num_labels | Number | 分類データ内のラベルの数 (モデルのバージョンがピン留めされた時点)。 |
labels | array<Label> | 分類データ内のラベルのリスト (モデルのバージョンがピン留めされた時点)。 応答の例が示すように、親ラベルは、子ラベルの一部として返されるだけでなく、別のラベルとして返されることに注意してください。 |
num_reviewed_comments | Number | データセット内のレビュー済みのコメントの数 (モデルのバージョンがピン留めされた時点)。 |
version | Number | モデルのバージョン。 |
num_amber_labels | Number | 警告ステータスがオレンジ色のラベルの数。 |
num_red_labels | Number | 赤色の警告状態のラベルの数。 |
dataset_score | Number | データセットの総合スコア ( 0 から 100 ) です。
|
dataset_quality | string | "poor" , "average" , "good" , "excellent" のいずれかで、データセットの全体的な品質ランクを表します。十分なデータがない場合に null できます。
|
balance | float | レビュー済みのコメントとレビューされていないコメント ( 0.0 と 1.0 の間) の類似性の尺度です。 十分なデータがない場合に null できます。
|
balance_quality | string | "poor" 、"average" 、"good" 、"excellent" のいずれかは、バランス品質ランクを表します。十分なデータがない場合に null できます。
|
coverage | float | データセット内のラベル カバレッジの小数部の値 ( 0.0 から 1.0 の間)。 十分なデータがない場合に null できます。
|
coverage_quality | string | カバレッジ品質ランクを表す "poor" 、 "average" 、 "good" 、 "excellent" のいずれか。 十分なデータがない場合に null できます。
|
all_labels_quality | string | "poor" 、"average" 、"good" 、"excellent" のいずれかは、すべてのラベルの品質ランクを表します。十分なデータがない場合に null できます。
|
underperforming_labels_quality | string | "poor" 、"average" 、"good" 、"excellent" のいずれかは、パフォーマンスの低いラベルの品質ランクを表します。十分なデータがない場合に null できます。
|
ここで
Label
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
name | string | ラベルの名前 (文字列として書式設定)。 |
parts | array<string> | 階層ラベルのリストとして書式設定されたラベルの名前。 たとえば、ラベル "Parent Label > Child Label" の形式は次のとおりです ["Parent Label", "Child Label"] |