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false
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Guia do desenvolvedor do Communications Mining
Last updated 3 de out de 2024

Download em lote

A CLI permite que você baixe comentários e previsões em lote. Isso é mais útil para importar o script para ferramentas de análise que não exigem uma conexão ao vivo.

Observação: esta seção pressupõe que você já tenha instalado e configurado a CLI.

Como baixar comentários com previsões

O comando abaixo baixará todos os comentários e previsões na origem e no conjunto de dados especificados. Observe que o nome do conjunto de dados e o nome da origem devem ter como prefixo o nome do projeto ao qual estão. Se o conjunto de dados contiver várias fontes, você precisa emitir esse comando para que cada fonte baixe todos os comentários no conjunto de dados.

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

Qual versão do modelo a CLI usa para obter previsões?

A CLI baixará as últimas previsões computadas disponíveis. Essas são as mesmas previsões exibidas na interface gráfica.

Importante: posso passar uma versão de modelo específica para o cliente?

Se você precisar de previsões de uma versão do modelo específico, considere usar a ou as rotas de API de previsão .

Processando dados

Observação: assim como a API, a CLI retorna rótulos previstos com pontuações de confiança. Para processar corretamente as pontuações de confiança, certifique-se de verificar as seções Uso de rótulos na automação e Uso de rótulos na análise da documentação do Rótulos.

A CLI retorna dados no formato JSONL (também chamado de JSON delimitado por novas linhas), onde cada linha é um valor JSON. Muitas ferramentas serão capazes de processar arquivos JSONL prontos para uso. Entre em contato com o suporte se tiver alguma dúvida.

Cada linha do arquivo JSONL terá o seguinte formato:

{
  "comment": {...},
  "annotating": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}{
  "comment": {...},
  "annotating": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}
Nome do CampoDescrição
commentObjeto Comment no formato descrito aqui.
annotating.assignedLista de rótulos atribuídos, no formato descrito aqui.
entities.assignedLista de entidades atribuídas, no formato descrito aqui.
annotating.predictedLista de rótulos previstos, no formato descrito aqui.
entities.predictedLista de entidades prevista, no formato descrito aqui.
Observe que o campo annotating ou entities podem estar ausentes completamente se o comentário não tiver rótulos ou entidades atribuídos nem previstos.

Abaixo está um exemplo de comentário com previsões baixadas de um conjunto de dados da vida real.

{
  "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
      }
    ]
  }
}{
  "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
      }
    ]
  }
}
  • Como baixar comentários com previsões
  • Processando dados

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