텍스트 조정 개념 알아보기

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Content Moderator의 텍스트 조정 모델을 사용하여 채팅방, 토론 게시판, 챗봇, 전자 상거래 카탈로그 및 문서와 같은 텍스트 콘텐츠를 분석합니다.

서비스 응답에는 다음 정보가 포함됩니다.

  • 욕설: 다양한 언어의 기본 제공 욕설 목록을 사용하는 용어 기반 일치
  • 분류: 세 가지 범주의 기계 지원 분류
  • 개인 데이터
  • 자동 수정된 텍스트
  • Original text
  • 언어

욕설

API가 지원되는 언어의 욕설을 감지하면 해당 용어가 응답에 포함됩니다. 응답에는 원래 텍스트에서 해당 위치(Index)도 포함됩니다. 다음 샘플 JSON의 ListId는 사용자 지정 용어 목록(사용 가능한 경우)에 있는 용어를 가리킵니다.

"Terms": [
    {
        "Index": 118,
        "OriginalIndex": 118,
        "ListId": 0,
        "Term": "<offensive word>"
    }

참고 항목

language 매개 변수에 대해 eng를 할당하거나, 기계 지원 분류 응답(미리 보기 기능)을 확인하려면 비워 둡니다. 이 기능은 영어만 지원합니다.

욕설 감지의 경우 이 문서에 나열된 지원되는 언어의 ISO 639-3 코드를 사용하거나 비워 둡니다.

분류

Content Moderator의 기계 지원 텍스트 분류 기능은 영어만 지원하며, 잠재적으로 원치 않는 콘텐츠를 감지하는 데 도움이 됩니다. 플래그가 지정된 콘텐츠는 컨텍스트에 따라 부적절한 콘텐츠로 평가될 수 있습니다. 각 범주의 가능성을 전달합니다. 이 기능은 학습된 모델을 사용하여 상스럽거나 경멸적이거나 차별적인 언어를 식별합니다. 여기에는 속어, 축약어, 불쾌감을 주는 단어 및 의도적으로 철자가 틀린 단어가 포함됩니다.

JSON 추출의 다음 추출은 예제 출력을 보여 줍니다.

"Classification": {
    "ReviewRecommended": true,
    "Category1": {
        "Score": 1.5113095059859916E-06
    },
    "Category2": {
        "Score": 0.12747249007225037
    },
    "Category3": {
        "Score": 0.98799997568130493
    }
}

설명

  • Category1은 잠재적으로 특정 상황에서 성적으로 노골적이거나 음란한 것으로 간주될 수 있는 언어가 있음을 나타냅니다.
  • Category2는 잠재적으로 특정 상황에서 성적으로 외설적이거나 도발적인 것으로 간주될 수 있는 언어가 있음을 나타냅니다.
  • Category3는 잠재적으로 특정 상황에서 모욕적인 것으로 간주될 수 있는 언어가 있음을 나타냅니다.
  • Score는 0에서 1 사이입니다. 점수가 높을수록 모델이 예측하는 범주에 해당할 가능성이 높아집니다. 이 기능은 수동으로 코딩된 결과가 아닌 통계 모델을 사용합니다. 고유한 콘텐츠로 테스트하여 각 범주가 요구 사항과 얼마나 일치하는지 확인하는 것이 좋습니다.
  • ReviewRecommended는 내부 점수 임계값에 따라 true 또는 false입니다. 고객은 이 값을 사용할지 또는 콘텐츠 정책에 따라 사용자 지정 임계값을 결정할지를 평가해야 합니다.

개인 데이터

개인 데이터 기능은 잠재적으로 다음과 같은 정보가 있는지 감지합니다.

  • 메일 주소
  • 미국 우편 주소
  • IP 주소
  • 미국 전화 번호

다음 예제에서는 샘플 응답을 보여 줍니다.

"pii":{
  "email":[
      {
        "detected":"abcdef@abcd.com",
        "sub_type":"Regular",
        "text":"abcdef@abcd.com",
        "index":32
      }
  ],
  "ssn":[

  ],
  "ipa":[
      {
        "sub_type":"IPV4",
        "text":"255.255.255.255",
        "index":72
      }
  ],
  "phone":[
      {
        "country_code":"US",
        "text":"6657789887",
        "index":56
      }
  ],
  "address":[
      {
        "text":"1 Microsoft Way, Redmond, WA 98052",
        "index":89
      }
  ]
}

자동 고침

텍스트 조정 응답은 필요에 따라 기본 자동 수정이 적용된 텍스트를 반환할 수 있습니다.

예를 들어 다음 입력 텍스트의 철자가 잘못되었습니다.

The quick brown fox jumps over the lazzy dog.

자동 고침을 지정하면 응답에 다음과 같은 수정된 텍스트 버전이 포함됩니다.

The quick brown fox jumps over the lazy dog.

사용자 지정 용어 목록 만들기 및 관리

대부분의 경우 기본 전역 용어 목록을 사용해도 되지만, 비즈니스 요구와 관련된 용어를 기준으로 심사하는 것이 좋습니다. 예를 들어 사용자 게시물에서 경쟁 브랜드 이름을 필터링할 수 있습니다.

참고 항목

최대 5개 용어 목록으로 제한되고, 각 목록은 10,000개 용어를 초과하지 않아야 합니다.

다음 예제에서는 일치하는 목록 ID를 보여 줍니다.

"Terms": [
    {
        "Index": 118,
        "OriginalIndex": 118,
        "ListId": 231.
        "Term": "<offensive word>"
    }

Content Moderator는 사용자 지정 용어 목록 관리 작업이 포함된 용어 목록 API를 제공합니다. Visual Studio 및 C#에 익숙한 경우 용어 목록 .NET 빠른 시작을 확인합니다.

다음 단계

빠른 시작으로 API를 테스트해 보세요.