Texto da consulta

Encontrar os ficheiros indexados mais semelhantes ao texto da consulta.

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Para ver documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte o seguinte:

• Tutorial de classificação de conteúdo

Exemplo de código

Python

Para saber como instalar e usar a biblioteca cliente da API Natural Language, consulte o artigo Bibliotecas cliente da API Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python de linguagem natural.

Para se autenticar na API Natural Language, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

def query(index_file, text, n_top=3):
    """Find the indexed files that are the most similar to
    the query text.
    """

    with open(index_file) as f:
        index = json.load(f)

    # Get the categories of the query text.
    query_categories = classify(text, verbose=False)

    similarities = []
    for filename, categories in index.items():
        similarities.append((filename, similarity(query_categories, categories)))

    similarities = sorted(similarities, key=lambda p: p[1], reverse=True)

    print("=" * 20)
    print(f"Query: {text}\n")
    for category, confidence in query_categories.items():
        print(f"\tCategory: {category}, confidence: {confidence}")
    print(f"\nMost similar {n_top} indexed texts:")
    for filename, sim in similarities[:n_top]:
        print(f"\tFilename: {filename}")
        print(f"\tSimilarity: {sim}")
        print("\n")

    return similarities

O que se segue?

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