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小说涉黄识别服务

更新时间:2020-09-29 16:52:00

小说涉黄识别服务针对中文小说内容,识别是否包含涉黄/色情内容,适用于小说内容监管场景。使用示例如下。

Java代码示例

  1. DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou","your-access-id-key","your-access-id-secret");
  2. IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
  3. Map<String, Object> map = new HashMap<>();
  4. map.put("session_id", "0");
  5. map.put("level","strict");
  6. map.put("text","娇月又问:说不说吗?不然我要揍得你口吐白沫哦!她话中带着些许意味深长,容湛竟是一下子就听出了其中隐藏的含义。他瘫在床榻之上,整个人仿佛没有什么力气,只轻柔道:那么我倒是要试一试了。娇月立时脸红,斥责道:你这色坯,容湛的手指轻柔的滑在娇月的小翘臀上,说起:我喜欢被逼供!娇月总算是无奈了,她加重了手上的动作,再次问道:说不说呢?");
  7. RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
  8. request.setServiceName("NLP-Novel-Porn");
  9. request.setPredictContent(JSON.toJSONString(map));
  10. RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
  11. System.out.println(response.getPredictResult());

Python代码示例

  1. # 安装依赖
  2. pip install aliyun-python-sdk-core
  3. pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl
  1. # -*- coding: utf8 -*-
  2. import json
  3. from aliyunsdkcore.client import AcsClient
  4. from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
  5. from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
  6. from aliyunsdknlp_automl.request.v20191111 import RunPreTrainServiceRequest
  7. # Initialize AcsClient instance
  8. client = AcsClient(
  9. "<your-access-key-id>",
  10. "<your-access-key-secret>",
  11. "cn-hangzhou"
  12. );
  13. content ={
  14. "session_id":"0",
  15. "level":"strict",
  16. "text": "娇月又问:说不说吗?不然我要揍得你口吐白沫哦!她话中带着些许意味深长,容湛竟是一下子就听出了其中隐藏的含义。他瘫在床榻之上,整个人仿佛没有什么力气,只轻柔道:那么我倒是要试一试了。娇月立时脸红,斥责道:你这色坯,容湛的手指轻柔的滑在娇月的小翘臀上,说起:我喜欢被逼供!娇月总算是无奈了,她加重了手上的动作,再次问道:说不说呢?"}
  17. # Initialize a request and set parameters
  18. request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
  19. request.set_ServiceName('NLP-Novel-Porn')
  20. request.set_PredictContent(json.dumps(content))
  21. # Print response
  22. response = client.do_action_with_exception(request)
  23. resp_obj = json.loads(response)
  24. predict_result = json.loads(resp_obj['PredictResult'])
  25. print(predict_result['result'])

PredictContent内容示例

  1. {
  2. "session_id": "0",
  3. "level": "strict",
  4. "text": "娇月又问:说不说吗?不然我要揍得你口吐白沫哦!她话中带着些许意味深长,容湛竟是一下子就听出了其中隐藏的含义。他瘫在床榻之上,整个人仿佛没有什么力气,只轻柔道:那么我倒是要试一试了。'娇月立时脸红,斥责道:你这色坯,容湛的手指轻柔的滑在娇月的小翘臀上,说起:我喜欢被逼供!娇月总算是无奈了,她加重了手上的动作,再次问道:说不说呢?"
  5. }

PredictResult内容示例

  1. {
  2. "RequestId": "D3E51C1D-83D4-48DD-91BB-494D2A1C358C",
  3. "PredictResult": {
  4. "cost": "809.6ms",
  5. "result":
  6. {
  7. "sessionId": "0",
  8. "label": "1",
  9. "score": 0.549,
  10. "sentences": [
  11. {
  12. "score": 0.549,
  13. "sentence": "'娇月立时脸红,斥责道:你这色坯,容湛的手指轻柔的滑在娇月的小翘臀上,说起:我喜欢被逼供!",
  14. "pos_start": 90,
  15. "pos_end": 135
  16. }
  17. ]
  18. },
  19. "status": "OK"
  20. }
  21. }

入参说明

参数 说明
session_id 当前请求唯一标识,为便于排查问题,请务必加上。可以是md5,或者随机数加时间戳。(必选字段)
src 标识业务方身份(可选字段)
level 仅限strict 或 mild,mild表示只通过模型判别,strict表示模型+涉黄词表综合判别,两个值互斥。(必选字段)
text 待分析文本,控制长度在600字以内(必选字段)

出参说明

参数 说明
session_id 同输入参数session_id
label “1”表示涉黄,”0”表示正常
score 置信度,数值在0-1之间,越接近1概率越高。
sentence 检测出的涉黄片段
score sentences字段内的score,表示涉黄片段得分(范围[0,1],>=0.5为涉黄)
pos_start 涉黄片段起始位置
pos_end 涉黄片段结束位置
status 查询状态,OK为成功,ERROR为失败
cost 查询耗时