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臟話識別服務

辱罵識別服務適用于電銷場景客服質檢、直播場景主播監管等應用場景。

說明

本服務由NLP自學習平臺提供,直接調用API即可使用。

服務開通與資源包購買

使用前,請確認是否已經開通服務,開通后可購買資源包。

服務調用與調試

模型調用文檔參考:模型調用

SDK示例文檔參考:SDK示例

調試

您可以在OpenAPI開發者門戶中直接運行該接口,免去您計算簽名的困擾。運行成功后,OpenAPI開發者門戶可以自動生成SDK代碼示例。

通過環境變量配置訪問憑證(AKSK)

  1. 說明:

    1. 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權限,風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維,請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。

    2. 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會存在密鑰泄漏風險,在此提供通過配置環境變量的方式來保存和訪問aksk

  2. Linux和macOS系統配置方法

    export NLP_AK_ENV=<access_key_id>
    export NLP_SK_ENV=<access_key_secret>

    其中<access_key_id>替換為已準備好的AccessKey ID,<access_key_secret>替換為AccessKey Secret,AccessKey ID和AccessKey Secret的獲取方式見步驟二:獲取賬號的AccessKey

  3. Windows系統配置方法

    1. 新建環境變量文件,添加環境變量NLP_AK_ENVNLP_SK_ENV,并寫入已準備好的AccessKey ID和AccessKey Secret。

    2. 重啟Windows系統。

Java代碼示例

/**
 * 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權限,風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維,請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環境變量為例說明。您也可以根據業務需要,保存到配置文件里。
 * 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會存在密鑰泄漏風險
 */
String accessKeyId = System.getenv("NLP_AK_ENV");
String accessKeySecret = System.getenv("NLP_SK_ENV");
DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou",accessKeyId,accessKeySecret);
IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
String content = "{\"session_id\": 0, \"text\": \"不是不是你這句話,**又有節奏。你不要說我說什么話都有節奏,**不怕我**的干嘛,我就說了咋地,**我不怕沒有延遲的馬路,***這種話怎么怎么了,**沒怎么沒怎么沒怎么,只不過是這么說而已。\"}";
RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
request.setServiceName("NLP-Dialog-Risk");
request.setPredictContent(content);
RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(response.getPredictResult());

Python代碼示例

# 安裝依賴
pip install aliyun-python-sdk-core
pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl
# -*- coding: utf8 -*-
import json
import os

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
from aliyunsdknlp_automl.request.v20191111 import RunPreTrainServiceRequest

/**
 * 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權限,風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維,請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環境變量為例說明。您也可以根據業務需要,保存到配置文件里。
 * 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會存在密鑰泄漏風險
 */
access_key_id = os.environ['NLP_AK_ENV']
access_key_secret = os.environ['NLP_SK_ENV']

# Initialize AcsClient instance
client = AcsClient(
  access_key_id,
  access_key_secret,
  "cn-hangzhou"
);
content = {"session_id": 0, "text": "不是不是你這句話,**又有節奏。你不要說我說什么話都有節奏,**不怕我**的干嘛,我就說了咋地,**我不怕沒有延遲的馬路,***這種話怎么怎么了,**沒怎么沒怎么沒怎么,只不過是這么說而已。"}
# Initialize a request and set parameters
request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
request.set_ServiceName('NLP-Dialog-Risk')
request.set_PredictContent(json.dumps(content))
# Print response
response = client.do_action_with_exception(request)
resp_obj = json.loads(response)
predict_result = json.loads(resp_obj['PredictResult'])
print(predict_result['result'])

PredictContent內容示例

{
  "session_id": 0, 
  "text": "不是不是你這句話,**又有節奏。你不要說我說什么話都有節奏,**不怕我**的干嘛,我就說了咋地,**我不怕沒有延遲的馬路,***這種話怎么怎么了,**沒怎么沒怎么沒怎么,只不過是這么說而已。"
}

PredictResult內容示例

{
  "label": "abuse", 
  "keywords": [
    {"end": "64", "begin": "61", "value": "**的"}, 
    {"end": "11", "begin": "9", "value": "**"}, 
    {"end": "38", "begin": "35", "value": "**的"}
  ], 
  "session_id": 0, 
  "prob": "0.542"
}

入參說明

參數

說明

session_id

用于追蹤測試樣例的id

text

待檢測的文本樣例

出參說明

參數

說明

label

檢測的標簽類別

abuse:表示識別到臟話。

normal:表示正常,未識別到臟話。

keywords

返回文本中辱罵相關的關鍵字list,元素包括起始位置start,結束位置end,以及該關鍵字的值。

session_id

檢測樣本的id

prob

辱罵的可能概率,為[0, 1] 之間,值越大表示辱罵的置信度越高。