Text Suggest API

投稿日：2017/10/31

文章の自動生成および入力補助を実現するAPI
文章の言い回しや表現を機械が学習し、ユーザが入力した単語や文章の後に続く文章を生成する機能を提供
https://a3rt.recruit-tech.co.jp/product/textSuggestAPI/

どんなものか試してみる

https://recruit-tech.co.jp/blog/2017/09/29/text_suggest_api/
これでほとんど説明は足りていますが
つまったところを備忘録。
以下のh3テキストは上記の該当箇所を示しています。

1.学習データをアップロードしましょうの①

curl -X POST https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/text_suggest/v2/dataset -d apikey=取得したapikey

-x, –proxy [protocol://]host[:port]
Use the specified proxy.
-d, –data
Sends the specified data in a POST request to the HTTP server, in the same way that a browser does when a user has filled in an HTML form and presses the submit button. ↓

 Received HTTP code 407 from proxy after CONNECT

407
最初にProxy認証が必要です。プロキシーの問題は
http://namihira.hatenablog.com/entry/2013/12/29/170839
で解決。

curl -U office\社員番号:パスワード -X POST https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/text_suggest/v2/dataset -d apikey=取得したapikey

office\社員番号でわかるかもしれないが、パスワードは
共有にログインするときのパスワード。

1.学習データをアップロードしましょうの②

curl -U office\社員番号:パスワード -D - -X PUT --upload-file details.txt 'https://a3rt-text-suggest.s3.amazonaws.com/bc8e9a16-d395-438a-bdb6-ce1da4cd64e9?AWSAccessKeyId=AKIAIJWYSBX56JFOEFTA&Expires=1509414439&Signature=Atg2Ic0%2F1%2BTAbDJDfLN0O6BDVA8%3D'

2.学習を開始しましょう！の学習開始のリクエストを送る

curl -U office\番号:パスワード -X POST https://api.a3rt.recruit-tech.co.                            jp/text_suggest/v2/model \
> -d apikey=取得したkey \
> -d dataset_id=取得したdataset_id

の箇所。
apikeyの後にスペースをおかずに打っていたら

apikey is null

の返答。
ここはスペースをいれて

-d apikey=自分のapikey \

にしたら

status": 0, "message": "ok", "model_id": "modelのid"

の返答がやっときた。

3.学習ステータスを確認しましょう

curl -X GET 'https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/text_suggest/v2/check_status?apikey=取得したkey&model_id=取得したmodel_id'

これはプロキシ認証しなくても大丈夫でした。

4.いよいよ、自分のモデルを使ってみましょう！

curl -U office\番号:パスワード -X GET 'https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/text_suggest/v2/predict?apikey=取得したkey&previous_description=お好み'

うまくいかないのでurlたたくほうでやってみる

https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/text_suggest/v2/predict?apikey=取得したkey&previous_description=アットホーム

指示書無の物件のtxtをとりあえずアップロードして
学習させたのですが、量が少なかったのか結果はそんなに…という感じです。
でも全く見当違いの答えでもないので他のテキストで学習させてみようとおもっています。

最初の学習の結果

アットホームな

{"status": 0, "message": "ok", "suggestion": ["建物になっている道に白い時計台が置かれている。", "建物に時計が立っています。", "建物の前に、赤い服の女性がいます。"]}

地域では、

{"status": 0, "message": "ok", "suggestion": ["白い壁に囲まれた所で、白い冷蔵庫があります。", "男性の人が、手、持っているケーキを見ています。", "男性が大きな冷蔵庫を操作としています。"]}

お腹

{"status": 0, "message": "ok", "suggestion": ["を積んだバイクが道路を走っています。", "のようなものを食べています。", "の長い白い羊が一頭いる。"]}

１つのAPIキーで複数のモデルを作ることができますが、既に作ったモデルの更新はできません。

とのことなので学習させるときある程度の量のテキストをアップロードする方がよさそう。

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