Gestionar datos de solicitudes textuales
Otro requisito del sistema de moderación de contenidos es tener en cuenta el sentimiento de los comentarios de los usuarios. El sistema debe identificar frases problemáticas específicas para ayudar a los moderadores a revisar contenido potencialmente inapropiado.
Crearás un punto final que analiza el texto procedente de los usuarios y extrae indicadores de moderación estandarizados.
Este ejercicio forma parte del curso
Implementación de IA en producción con FastAPI
Instrucciones del ejercicio
- Convierte el texto entrante a minúsculas en la función «
analyze_comment()» (Convertir a minúsculas) para que no distinga entre mayúsculas y minúsculas. - Extrae las palabras clave problemáticas en
found_issuesdel texto procesado utilizando la listaproblem_keywords. - Devuelve una respuesta JSON con las siguientes claves: «
issues» (lista de palabras clave), «issue_count» (entero) y «original_text» (cadena).
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
@app.post("/analyze_comment")
def analyze_comment(text: str):
problem_keywords = ["spam", "hate", "offensive", "abuse"]
# Convert the input text to lowercase
text_lower = ____
# Extract matching flags using list comprehension
found_issues = [____ for ____ in problem_keywords if keyword in text_lower]
# Return the dictionary with required keys
return {
"____": found_issues,
"____": len(found_issues),
"____": text
}