Metinsel istek verisini işle
İçerik denetleme sistemindeki bir diğer gereksinim, kullanıcı yorumlarının duyarlılığını (sentiment) dikkate almak. Sistem, moderatörlerin potansiyel olarak uygunsuz içeriği gözden geçirmesine yardımcı olmak için belirli sorunlu ifadeleri tespit etmelidir.
Kullanıcılardan gelen metni analiz eden ve standartlaştırılmış denetim işaretlerini çıkaran bir uç nokta oluşturacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
FastAPI ile Üretime AI Dağıtımı
Egzersiz talimatları
analyze_comment()fonksiyonunda gelen metni küçük harfe çevirerek harf duyarsız yap.- İşlenmiş metinden
problem_keywordslistesini kullanarakfound_issuesiçinde sorun anahtar sözcüklerini çıkar. - Aşağıdaki anahtarlarla bir JSON yanıt döndür:
issues(anahtar sözcük listesi),issue_count(tamsayı) veoriginal_text(dizge).
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
@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
}