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Aggiunta di automazione con Liquid
Il sistema di modello personalizzato utilizza Liquid
Liquid è comunemente utilizzato per analizzare i dati provenienti da pre-annotation Lambda (Lambda di pre-annotazione) ed estrarre le variabili pertinenti per creare l'attività. L'oggetto taskInput restituito da Lambda di pre-annotazione sarà disponibile come oggetto task.input nei tuoi modelli.
Le proprietà negli oggetti dati del tuo manifest vengono passate a Lambda di pre-annotazione come event.dataObject. Un semplice script pass-through restituisce quell'oggetto come oggetto taskInput. I valori dal manifest possono essere rappresentati come variabili nel modo seguente.
Esempio Oggetto dati del manifest
{ "source": "This is a sample text for classification", "labels": [ "angry" , "sad" , "happy" , "inconclusive" ], "header": "What emotion is the speaker feeling?" }
Esempio Codice HTML di esempio con variabili
<crowd-classifier name='tweetFeeling' categories='{{ task.input.labels | to_json }}' header='{{ task.input.header }}' > <classification-target> {{ task.input.source }} </classification-target>
Nota l'aggiunta di " | to_json" alla proprietà labels qui sopra. Si tratta di un filtro per trasformare la matrice in una rappresentazione JSON della matrice. Nella sezione successiva sono descritti i filtri variabili.
L'elenco seguente include due tipi di tag Liquid che potresti trovare utili per automatizzare l'elaborazione dei dati di input dei modelli. Se selezioni uno dei seguenti tipi di tag, verrai reindirizzato alla documentazione di Liquid.
-
Flusso di controllo
: include operatori logici di programmazione come if/else,unlessecase/when. -
Iterazione
: consente di eseguire ripetutamente blocchi di codice utilizzando istruzioni come i cicli for. Per un esempio di modello HTML che utilizza elementi Liquid per creare un ciclo for, consulta translation-review-and-correction.liquid.html
in. GitHub
Per ulteriori informazioni e la documentazione, visita la home page Liquid
Filtri variabili
Oltre alle operazioni e ai filtri Liquid|) dopo il nome di variabile e quindi specificando un nome filtro. I filtri possono essere concatenati nel formato seguente:
{{ <content> | <filter> | <filter> }}
Escape automatico ed escape esplicito
Per impostazione predefinita, gli input verranno preceduti da un carattere di escape HTML per evitare confusione tra testo variabile e HTML. Puoi aggiungere in maniera esplicita il filtro escape per rendere più evidente agli utenti che leggono il codice sorgente il modello su cui si esegue l'escape.
escape_once
escape_once garantisce che se hai già eseguito l'escape del codice, questo non viene nuovamente sottoposto a escape. Ad esempio, & non diventa &amp;.
skip_autoescape
skip_autoescape è utile quando il contenuto deve essere utilizzato come HTML. Ad esempio, le istruzioni complete per un riquadro di delimitazione potrebbero contenere qualche paragrafo di testo e alcune immagini.
Usa skip_autoescape con parsimonia
La best practice nei modelli è evitare di passare codice funzionale o markup con skip_autoescape a meno che non sei assolutamente certo di avere il controllo rigoroso di ciò che viene passato. Se stai passando input utente, potresti esporre i worker a un attacco Cross Site Scripting.
to_json
to_jsoncodificherà ciò che gli invii in JSON (Object Notation). JavaScript Se fornisci un oggetto, verrà serializzato.
grant_read_access
grant_read_access accetta un URI S3 e lo codifica in un URL HTTPS con un token di accesso di breve durata per tale risorsa. Questo consente di visualizzare ai worker oggetti foto, audio o video archiviati in bucket S3 che non sono altrimenti accessibili pubblicamente.
Esempio dei filtri
Input
auto-escape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" }} explicit escape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" | escape }} explicit escape_once: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" | escape_once }} skip_autoescape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" | skip_autoescape }} to_json: {{ jsObject | to_json }} grant_read_access: {{ "s3://mybucket/myphoto.png" | grant_read_access }}
Output
auto-escape: Have you read 'James & the Giant Peach'? explicit escape: Have you read 'James & the Giant Peach'? explicit escape_once: Have you read 'James & the Giant Peach'? skip_autoescape: Have you read 'James & the Giant Peach'? to_json: { "point_number": 8, "coords": [ 59, 76 ] } grant_read_access: https://s3.amazonaws.com/mybucket/myphoto.png?<access token and other params>
Esempio di un modello di classificazione automatico.
Per automatizzare l'esempio di classificazione del testo semplice, sostituisci il testo del tweet con una variabile.
Il modello di classificazione del testo è riportato di seguito con automazione aggiunta. Le modifiche/aggiunte sono evidenziate in grassetto.
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script> <crowd-form> <crowd-classifier name="tweetFeeling" categories="['positive', 'negative', 'neutral', 'cannot determine']" header="Which term best describes this tweet?" > <classification-target> {{ task.input.source }} </classification-target> <full-instructions header="Analyzing a sentiment"> Try to determine the feeling the author of the tweet is trying to express. If none seem to match, choose "other." </full-instructions> <short-instructions> Pick the term best describing the sentiment of the tweet. </short-instructions> </crowd-classifier> </crowd-form>
Il testo del tweet che si trovava nell'esempio precedente è stato ora sostituito con un oggetto. L'oggetto entry.taskInput utilizza source (o un altro nome specificato nel Lambda di pre-annotazione) come nome di proprietà per il testo ed è inserito direttamente nell'HTML essendo racchiuso tra parentesi graffe doppie.
