Menangani data permintaan tekstual
Persyaratan lain dalam sistem moderasi konten adalah mempertimbangkan sentimen komentar pengguna. Sistem perlu mengidentifikasi frasa bermasalah tertentu untuk membantu moderator meninjau konten yang berpotensi tidak pantas.
Anda akan membuat endpoint yang menganalisis teks dari pengguna dan mengekstrak penanda moderasi standar.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Menerapkan AI ke Produksi dengan FastAPI
Instruksi latihan
- Ubah teks masuk menjadi huruf kecil di fungsi
analyze_comment()agar tidak peka huruf besar/kecil. - Ekstrak kata kunci masalah pada
found_issuesdari teks yang sudah diproses menggunakan daftarproblem_keywords. - Kembalikan respons JSON dengan kunci berikut -
issues(daftar kata kunci),issue_count(integer), danoriginal_text(string).
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
@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
}