Xử lý dữ liệu yêu cầu dạng văn bản
Một yêu cầu khác trong hệ thống kiểm duyệt nội dung là tính đến cảm xúc của bình luận người dùng. Hệ thống cần xác định các cụm từ có vấn đề cụ thể để giúp người kiểm duyệt xem xét nội dung có thể không phù hợp.
Bạn sẽ tạo một endpoint phân tích văn bản từ người dùng và trích xuất các cờ kiểm duyệt chuẩn hóa.
Bài tập này là một phần của khóa học
Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI
Hướng dẫn bài tập
- Chuyển văn bản đầu vào thành chữ thường trong hàm
analyze_comment()để bỏ phân biệt hoa/thường. - Trích xuất các từ khóa vấn đề vào
found_issuestừ văn bản đã xử lý bằng danh sáchproblem_keywords. - Trả về phản hồi JSON với các khóa sau -
issues(danh sách từ khóa),issue_count(số nguyên), vàoriginal_text(chuỗi).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
@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
}