Procesarea datelor textuale din cereri
O altă cerință a sistemului de moderare a conținutului este să ia în considerare sentimentul comentariilor utilizatorilor. Sistemul trebuie să identifice anumite expresii problematice pentru a-i ajuta pe moderatori să revizuiască conținutul potențial inadecvat.
Vei crea un endpoint care analizează textul primit de la utilizatori și extrage semnalele standardizate de moderare.
Acest exercițiu face parte din cursul
Deployment AI în producție cu FastAPI
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Convertește textul primit la litere mici în funcția
analyze_comment()pentru a-l face insensibil la majuscule. - Extrage cuvintele-cheie problematice în
found_issuesdin textul procesat, folosind listaproblem_keywords. - Returnează un răspuns JSON cu următoarele chei:
issues(lista de cuvinte-cheie),issue_count(număr întreg) șioriginal_text(șir de caractere).
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
@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
}