ixp
latest
false
- はじめに
- アクセス制御と管理
- ソースとデータセットを管理する
- モデルのトレーニングと保守
- 生成 AI による抽出
- 分析と監視を使用する
- オートメーションと Communications Mining™
- 開発者
- 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™ でアノテーションの偏りを修正する
- 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
- 対話データ分析 AI としての Communications Mining™ と Google AutoML を比較する
- ライセンス
- よくある質問など

Communications Mining ガイド
最終更新日時 2025年10月7日
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions
/api/v1/datasets/<project>/<dataset_name>/streams/<stream_name>/exceptions
- bash
curl -X PUT 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "exceptions": [ { "metadata": { "type": "No Prediction" }, "uid": "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789" }, { "metadata": { "type": "Wrong Prediction" }, "uid": "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef" } ] }'
curl -X PUT 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "exceptions": [ { "metadata": { "type": "No Prediction" }, "uid": "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789" }, { "metadata": { "type": "Wrong Prediction" }, "uid": "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef" } ] }' - ノード
const request = require("request"); request.put( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { exceptions: [ { metadata: { type: "No Prediction" }, uid: "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789", }, { metadata: { type: "Wrong Prediction" }, uid: "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef", }, ], }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );
const request = require("request"); request.put( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { exceptions: [ { metadata: { type: "No Prediction" }, uid: "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789", }, { metadata: { type: "Wrong Prediction" }, uid: "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef", }, ], }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.put( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "exceptions": [ { "uid": "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789", "metadata": {"type": "No Prediction"}, }, { "uid": "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef", "metadata": {"type": "Wrong Prediction"}, }, ] }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))
import json import os import requests response = requests.put( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/datasets/project1/collateral/streams/dispute/exceptions", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "exceptions": [ { "uid": "18ba5ce699f8da1f.abcdef0123456789", "metadata": {"type": "No Prediction"}, }, { "uid": "18ba5ce699f8da1f.0123456789abcdef", "metadata": {"type": "Wrong Prediction"}, }, ] }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - レスポンス
{ "status": "ok" }
{ "status": "ok" }
このエンドポイントを使用すると、プラットフォーム内のコメント を例外 としてタグ付けできるため、モデルのトレーナーがコメントを確認してラベル付けし、モデルを改善できます。モデルが予測を返さなかったコメントと、モデルが誤った予測を返したコメントにはタグを付けることをお勧めします。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
exceptions | array<Exception> | ○ | 例外の一覧。 |
ここで
Exception
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
uid | string | ○ | 例外としてタグ付けする必要があるコメントの uid 。
|
metadata | メタデータ | ○ | 例外メタデータを含むオブジェクト。 |
ここで
Metadata
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
type | string | ○ | 例外の種類は、Communications Mining™ の UI でフィルター プロパティとして使用できます。値には任意の文字列を指定できます。「予測なし」「間違った予測」など、短くてわかりやすい文字列を選択してください。 |