概述
达观数据为应用方提供了功能强大、使用灵活的文本挖掘服务，通过简单易用的HTTP接口，帮助应用方有效分析大量的文本数据，提高应用方的处理效率。
达观文本挖掘系统提供四种文本挖掘服务：
1. 文本标签自动提取：从文本数据中自动提取出较为重要的关键词标签。
2. 文本自动归类：自动判别文章所属类别，并给出相应的置信度，比如判断一篇文章是属于娱乐八卦、时事政治还是数码科技等。
3. 文本自动审核：自动判别文章内容是否政治违规或者是否情色违规，同时给出违规的严重程度。
4. 垃圾评论自动过滤：自动判断用户评论数据是否为垃圾评论，并给出置信度。
注意事项
您需要完成以下步骤后，才可调用达观数据相关服务。
1. 如您还没有开通达观账号，请先开通，账号开通请参考文档：Step 1：开通账号。
2. 获取您的appid 及appname，请参考文档：获取AppId及AppName。
3. 设置IP白名单，请参考文档：设置IP白名单。
数据统计和结果反馈
数据统计和结果反馈目前仅限于文本自动归类、文本自动审核和垃圾评论自动过滤三种服务中。
在上述操作正确执行，服务运行正常情况下，可以登录到大数据平台查看统计数据。
同时，用户可在系统后台查看到并且进行结果反馈操作。
结果反馈请点击右侧的操作按钮。反馈结果会上传系统用于模型训练和效果提升。
如需将反馈结果实时响应给应用方，可以添加回调地址。回调地址是应用方提供的，接受消息推送的地址。添加回调地址之后，一旦用户在系统平台提交结果反馈，反馈结果会通过POST方式的HTTP请求，推送到用户填的回调地址，用户可以根据推送内容去进行相关处理。反馈结果格式见各服务模块。
接口列表
文本标签自动提取
接口描述
从文本数据中自动提取出较为重要的、标识文本核心内容的关键词标签。
URL
http://taggingapi.datagrand.com/tagging/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 | 要提标签的文本数据 |
| title | string | 否 | 要提标签的文本标题 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
Http 返回结果说明
| 字段 | 类型 | 描述 | |
|---|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 | |
| tag_list | string | 提标签结果，为一个列表的json字符串，列表每一项是一个文本标签和权重，权重取值范围是0~1000 | |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 | |
| errors | string | 错误信息 |
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&text=AlphaGo首战胜李世石，科学家：机器人超过人类很正常&title=围棋比赛&textid=18429488533' 'http://taggingapi.datagrand.com/tagging/meituan' |
成功返回示例：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 |
{ "status": "OK", "tag_list": [{ "tag": "围棋比赛", "weight": 1000 }, { "tag": "alphago", "weight": 233 }, { "tag": "李世石", "weight": 156 }, { "tag": "机器人", "weight": 145 }, { "tag": "科学家", "weight": 113 }, { "tag": "人类", "weight": 103 }, { "tag": "战胜", "weight": 95 }, { "tag": "正常", "weight": 82 }, { "tag": "超过", "weight": 63 }, { "tag": "很", "weight": 11 }], "request_id": "148642065805100373587", } |
错误返回示例：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 1012, "message": "text not found" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
警告返回:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 |
{ "status": "WARN", "tag_list": [{ "tag": "围棋比赛", "weight": 1000 }, { "tag": "alphago", "weight": 233 }, { "tag": "李世石", "weight": 156 }, { "tag": "机器人", "weight": 145 }, { "tag": "科学家", "weight": 113 }, { "tag": "人类", "weight": 103 }, { "tag": "战胜", "weight": 95 }, { "tag": "正常", "weight": 82 }, { "tag": "超过", "weight": 63 }, { "tag": "很", "weight": 11 }], "errors": { "code": 8012, "message": "some warning information" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
文本自动归类
接口描述
自动理解文本内容并判定所属类别，给出相应的置信度，比如判断一篇文章是属于娱乐八卦、时事政治还是数码科技等。
URL
http://classifyapi.datagrand.com/classify/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 |
要进行归类的文本数据 |
| title | string | 否 | 要进行归类的文本标题 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
Http 返回结果说明
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 |
| result | string | 归类结果，为一个列表，列表的每一项是类别名称和置信度的对，形如 [(“新闻”, 0.88), (“娱乐”, 0.22)]。置信度是0到1之间的浮点数，值越大代表置信度越高。分类结果按照置信度从高到低排序。 |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 |
| errors | string | 错误信息 |
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&text=何润东夫妇婚后首度甜蜜同行&textid=1885469469545' 'http://classifyapi.datagrand.com/classify/meituan' |
成功返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
{ "status": "OK", "result": [ ["娱乐", 0.7328], ["时事", 0.1900], ["科技", 0.0012] ], "request_id": "148642065805100373587", } |
错误返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 1012, "message": "text not found" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
警告返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
{ "status": "WARN", "result": [ ["娱乐", 0.7328], ["时事", 0.1900], ["科技", 0.0012] ], "errors": { "code": 8012, "message": "some warning information" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
结果反馈推送POST请求格式
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| textid | string | 标记该文本的唯一ID |
| feedback_info | string | 反馈结果。json格式。例：{"is_cate_entertainment":1, "is_cate_ sports ":1}。其中1表示是文本属于该分类（此处为娱乐分类） |
key的形式如is_cate_【类别】。key包括如下：
社会: is_cate_society
财经: is_cate_finance
健康: is_cate_health
美食: is_cate_food_num
时尚: is_cate_fashion
教育: is_cate_education
育儿: is_cate_baby
房产家居: is_cate_house
文化生活: is_cate_culture
旅游摄影: is_cate_travel
搞笑: is_cate_humor
情感: is_cate_emotion
娱乐: is_cate_entertainment
科技: is_cate_science
数码: is_cate_digital
互联网: is_cate_internet
游戏: is_cate_games
汽车: is_cate_automobile
体育运动: is_cate_sports |
文本自动审核（政治、色情等）
接口描述
自动判别文章内容是否政治违规和是否情色违规，同时给出违规的严重程度。
URL
http://auditapi.datagrand.com/audit/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 |
要进行审核的文本数据 |
| title | string | 否 | 要进行审核的文本标题 |
| type_list | string | 是 |
为一个列表的json字符串，列表每一项是要做审核的类型代号，“politic”为政治类审核，“porn”为情色类审核，列表不能为空 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
| suspect | int | 否 | 控制是否返回各审核类型的嫌疑文本，适合长文本数据，值为1表示打开该功能，审核分值高于0.4会返回该审核类型的嫌疑文本。 |
| userid | string | 否 | 登录用户ID |
| cid | string | 否 | 未登录用户ID。pc用户是cookieid，安卓APP 是imei ，苹果APP是UDID |
| mac | string | 否 | 用户的mac地址 |
| user | string | 否 | 用户名称或昵称 |
| ip | string | 否 | 文本提交IP |
Http 返回结果说明
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 |
| result | string | 审核结果，为一个字典，字典的键（key）是审核类型代号，值（value）是违规严重程度（0到1之间的浮点数），值越大代表违规程度越严重。 |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 |
| suspect | string | 嫌疑文本，请求参数添加suspect=1才会返回该结果。为一个字典，字典的键（key）是审核类型，值是该审核类型对应的嫌疑文本。 |
| errors | string | 错误信息 |
说明：
(1) 如果调用时type_list里有“politic”，返回值的result将包含“politic”（涉政程度）和“reaction”（政治违规程度）两个key，返回值的“politic”表示文本与政治相关的程度有多少，不表示文本是否政治违规，需要知道文本的政治违规嫌疑程度有多大，请使用“reaction”。
(2) 审核分值解读：
涉黄（porn）：正常（0-0.5），轻微涉黄（0.5-0.75）， 涉黄（0.75-1.0）
涉政（politic）：正常（0 – 0.5），轻微涉政（0.5 – 0.75），涉政（ 0.75 – 1.0）
反动（reaction）：正常（0 – 0.5），轻微反动（0.5 – 0.75），反动（ 0.75 – 1.0）
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&type_list=["politic","porn"]&text=毛新宇：敌对势力借网络攻击毛泽东思想&textid=165930459549503953&suspect=1' 'http://auditapi.datagrand.com/audit/meituan' |
成功返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
{ "status": "OK", "suspect": { "reaction_text": "", "porn_text": "", "politic_text": "毛新宇敌对势力借网络攻击毛泽东思想" }, "result": { "politic": 0.963, "reaction": 0.2494, "porn": 0.0852 }, "request_id": "1516074215308639" } |
错误返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 1012, "message": "text not found" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
警告返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
{ "status": "WARN", "result": { "politic": 0.723, "porn": 0.088, "reaction": 0.00 }, "errors": { "code": 8012, "message": "illegal type" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
结果反馈推送POST请求格式
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| textid | string | 标记该文本的唯一ID |
| feedback_info | string | 反馈结果。json格式。示例：{"is_reaction":0,"is_porn":null,"is_politic":1}其中1表示是涉黄/涉政/反动，0表示正常，null表示未标记。 |
垃圾评论自动过滤
接口描述
自动判断用户评论数据是否为垃圾评论，并给出置信度。
URL
http://commentapi.datagrand.com/bad_comment/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 |
要进行垃圾评论判断的文本数据 |
| title | string | 否 | 评论的标题 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
| userid | string | 否 | 发表评论的登录用户ID |
| user_type | string | 否 | 用户类型，包括”common”（通用）和”zhubo”（主播）。默认是”common”。 |
| cid | string | 否 | 未登录用户ID。pc用户是cookieid，安卓APP 是imei ，苹果APP是UDID |
| mac | string | 否 | 用户的mac地址 |
| user | string | 否 | 用户名称或昵称 |
| ip | string | 否 | 评论提交IP |
| type_list | string | 否 | 垃圾评论识别种类，包括广告(“ad”)和低质量文本(“nonsense”)，该字段为json格式，形如[“ad”,”nonsense”] 或 [“ad”]，默认为[“ad”]。若指定该参数，则返回结果只包含指定类型的识别结果。 |
Http 返回结果说明
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 |
| score | string | 判定为垃圾评论的置信度（0到1之间的浮点数），值越大代表是垃圾评论的可能性越大。 |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 |
| errors | string | 错误信息 |
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&text=3m每天百分之1利息，60元起步，有需要可以联系我，Q49663537，或者关注百度贴吧，老马平台吧！&title=顶顶顶&textid=435386945382932&user=巧儿' 'http://commentapi.datagrand.com/bad_comment/meituan' |
成功返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 |
{ "status": "OK", "weight_ad": 0.6200, //广告评论权重， 0到1之间。数值越大，该评论为广告评论的概率越大 "is_ad": 1, //0为正常文本，1为广告评论 "request_id": "148642065805100373587", } |
错误返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 1012, "message": "text not found" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
警告返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
{ "status": "WARN", "weight_ad": 0.6200, "is_ad": 1, "errors": { "code": 8012, "message": "some warning information" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
结果反馈推送POST请求格式
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| textid | string | 标记该文本的唯一ID |
| feedback_info | string | 反馈结果。json格式。示例：{"is_ad":1}其中1表示是垃圾评论，0表示非垃圾评论，null表示未标记。 |
文本审核、评论过滤合并接口
接口描述
一次调用同时返回文本审核和评论过滤的判别结果。
URL
http://commentaggreapi.datagrand.com/commentaggre/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 |
要进行评论判断的文本数据 |
| title | string | 否 | 评论的标题 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
| userid | string | 否 | 发表评论的登录用户ID |
| user_type | string | 否 | 用户类型，包括”common”（通用）和”zhubo”（主播）。默认是”common”。 |
| cid | string | 否 | 未登录用户ID。pc用户是cookieid，安卓APP 是imei ，苹果APP是UDID |
| mac | string | 否 | 用户的mac地址 |
| user | string | 否 | 用户名称或昵称 |
| ip | string | 否 | 评论提交IP |
Http 返回结果说明
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 |
| result | string | 返回结果，weight_ad（广告指数）、is_ad（是否广告）、reaction（反动指数）、 porn（涉黄指数）和politic（涉政指数）等字段含义见文章审核和垃圾评论的返回 |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 |
| errors | string | 错误信息 |
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&text=3m每天百分之1利息，60元起步，有需要可以联系我，Q49663537，或者关注百度贴吧，老马平台吧！&title=顶顶顶&textid=435386945382932&user=巧儿' 'http://commentaggreapi.datagrand.com/commentaggre/datagrand' |
成功返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
{ "status": "OK", "result": { "is_ad": 1, //0为正常文本，1为广告评论 "weight_ad": 0.5818, //广告评论权重 "reaction": 0.0097, //反动指数 "porn": 0.0897, //涉黄指数 "politic": 0.0097 //涉政指数 }, "request_id": "1470899110107282" } |
错误返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 8011, "message": "some warning information" }, "request_id": "1470900887957456" } |
警告返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
{ "status": "WARN", "result": { "is_ad": 1, "weight_ad": 0.5818, "reaction": 0.0097, "porn": 0.0897, "politic": 0.0097 }, "errors": { "code": 8012, "message": "some warning information" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
文本情感分析
接口描述
自动判断文本的情感倾向为正面或者负面，并给出情感倾向的程度。
URL
http://sentimentapi.datagrand.com/sentiment/YOUR_APP_NAME
Http Method
POST
Http 返回格式
JSON
Http 请求参数说明
| 参数 | 类型 | 是否必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| appid | int | 是 |
应用的id |
| text | string | 是 |
要进行归类的文本数据 |
| title | string | 否 | 要进行归类的文本标题 |
| textid | string | 否 | 标记该文本的唯一ID |
Http 返回结果说明
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| status | string | 执行结果，OK为成功，FAIL为失败，WARN为有部分非重要字段异常，请根据返回错误信息进行排查。 |
| result | string | 情感分析结果，为一个字典，字典的键（key）是”positive”(正面)和”negative”(负面)，值（value）是对应的情感分类的置信度（0到1之间的浮点数），值越大代表置信度越高。 |
| request_id | string | 该条上报记录的序号，仅用于排查问题使用 |
| errors | string | 错误信息 |
示例
CURL调用示例：
|
1 2 |
curl -i -X POST -d 'appid=12345&text=何润东夫妇婚后首度甜蜜同行&textid=1885469469545' 'http://sentimentapi.datagrand.com/sentiment/meituan' |
成功返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "OK", "result": { "positive": 0.772, "negative": 0.228 }, "request_id": "148642065805100373587", } |
错误返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
{ "status": "FAIL", "errors": { "code": 1012, "message": "text not found" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
警告返回示例:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
{ "status": "WARN", "result": { "positive": 0.772, "negative": 0.228 }, "errors": { "code": 8012, "message": "some warning information" }, "request_id": "1422348739084222300234072" } |
HTTP请求示例代码
JAVA
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 |
package com.datagrand.datareport.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.Map.Entry; import org.apache.http.Header; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.HttpStatus; import org.apache.http.NameValuePair; import org.apache.http.StatusLine; import org.apache.http.client.ClientProtocolException; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.entity.GzipDecompressingEntity; import org.apache.http.client.entity.UrlEncodedFormEntity; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient; import org.apache.http.message.BasicNameValuePair; import org.apache.http.params.HttpConnectionParams; import org.apache.http.params.HttpParams; import org.apache.http.util.EntityUtils; @SuppressWarnings("deprecation") public class TestHttp{ @SuppressWarnings("resource") public String post(String reqURL, Map<String, String> params) throws ClientProtocolException, IOException{ String responseContent = ""; HttpPost httpPost = new HttpPost(reqURL); if (params != null) { List nvps = new ArrayList(); Set<Entry<String, String>> paramEntrys = params.entrySet(); for (Entry<String, String> entry : paramEntrys) { nvps.add(new BasicNameValuePair(entry.getKey(), entry.getValue())); } httpPost.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(nvps, "utf-8")); } httpPost.setHeader("User-Agent", "datagrand/datareport/java sdk v1.0.0"); httpPost.setHeader("Content-Type","application/x-www-form-urlencoded"); HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient(); HttpParams httpParams = httpClient.getParams(); HttpConnectionParams.setSoTimeout(httpParams, 60*1000); HttpConnectionParams.setConnectionTimeout(httpParams, 60*1000); HttpResponse response = httpClient.execute(httpPost); StatusLine status = response.getStatusLine(); if (status.getStatusCode() >= HttpStatus.SC_MULTIPLE_CHOICES) { System.out.printf( "Did not receive successful HTTP response: status code = {}, status message = {}", status.getStatusCode(), status.getReasonPhrase()); httpPost.abort(); } HttpEntity entity = response.getEntity(); if (entity != null) { responseContent = EntityUtils.toString(entity, "utf-8"); EntityUtils.consume(entity); } else { System.out.printf("Http entity is null! request url is {},response status is {}", reqURL, response.getStatusLine()); } return responseContent; } public static void main(String[] args){ TestHttp obj = new TestHttp(); Map<String,String> params = new HashMap<String,String>(); params.put("appid", "12345"); params.put("title", "顶顶顶"); params.put("textid", "435386945382932"); params.put("text", "3m每天百分之1利息，60元起步，有需要可以联系我，Q49663537，或者关注百度贴吧，老马平台吧！"); String res; try { res = obj.post("http://commentapi.datagrand.com/bad_comment/meituan", params); System.out.println(res); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } |
PHP
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