Wendet ein trainiertes Dokumentverständnismodell auf eine oder mehrere Bibliotheken an (oder synchronisiert es) (siehe Beispiel).
HTTP-Anforderung
POST /_api/machinelearning/publications HTTP/1.1
URI-Parameter
Keine
Anforderungsheader
Kopfzeile
Wert
Annehmen
application/json;odata=verbose
Content-Type
application/json;odata=verbose;charset=utf-8
x-requestdigest
Der entsprechende Digest für die aktuelle Website.
Anforderungstext
Name
Erforderlich
Typ
Beschreibung
__metadata
ja
Zeichenfolge
Festlegen der Objekt-Metadaten auf dem SPO. Verwenden Sie immer den Wert: {"type": "Microsoft.Office.Server.ContentCenter.SPMachineLearningPublicationsEntityData"}.
Publikationen
ja
MachineLearningPublicationEntityData[]
Die Sammlung von MachineLearningPublicationEntityData, von denen jedes Element das Modell und die Zieldokumentbibliothek angibt.
MachineLearningPublicationEntityData
Name
Erforderlich
Typ
Beschreibung
ModelUniqueId
ja
Zeichenfolge
Die eindeutige ID der Modelldatei.
TargetSiteUrl
ja
Zeichenfolge
Die vollständige URL der Zielbibliothekswebsite.
TargetWebServerRelativeUrl
ja
Zeichenfolge
Die relative Server-URL aus dem Web für die Zielbibliothek.
TargetLibraryServerRelativeUrl
ja
Zeichenfolge
Die relative Server-URL der Zielbibliothek.
ViewOption
Nein
Zeichenfolge
Gibt an, ob die Ansicht „neues Modell“ als Bibliotheksstandard festgelegt werden soll.
Antwort
Name
Typ
Beschreibung
201 Erstellt
Dies ist ein benutzerdefiniertes API zur Unterstützung der Anwendung eines Modells auf Mehrfach-Dokumentbibliotheken. Im Falle eines Teilerfolgs könnte immer noch „201 erstellt“ zurückgegeben werden und der Aufrufer muss den Antworttext untersuchen, um zu verstehen, ob das Modell erfolgreich auf eine Dokumentbibliothek angewendet wurde.
Antworttext
Name
Typ
Beschreibung
TotalSuccesses
Ganzzahl
Die Gesamtzahl eines Modells, das erfolgreich auf eine Dokumentbibliothek angewendet wurde.
TotalFailures
Ganzzahl
Die Gesamtzahl eines Modells, das nicht auf eine Dokumentbibliothek angewendet werden konnte.
Details
MachineLearningPublicationResult[]
Sie Sammlung von MachineLearningPublicationResult, von denen jedes Element das detaillierte Ergebnis der Anwendung des Modells in der Dokumentbibliothek angibt.
MachineLearningPublicationResult
Name
Typ
Beschreibung
StatusCode
Ganzzahl
Der HTTP-Statuscode.
ErrorMessage
Zeichenfolge
Die Fehlermeldung, welche erläutert, was beim Anwenden des Modells auf die Dokumentbibliothek falsch ist.
Veröffentlichung
MachineLearningPublicationEntityData
Es gibt die Modellinformation und die Zieldokumentbibliothek an.
MachineLearningPublicationEntityData
Name
Typ
Beschreibung
ModelUniqueId
Zeichenfolge
Die eindeutige ID der Modelldatei.
TargetSiteUrl
Zeichenfolge
Die vollständige URL der Zielbibliothekswebsite.
TargetWebServerRelativeUrl
Zeichenfolge
Die relative Server-URL aus dem Web für die Zielbibliothek.
TargetLibraryServerRelativeUrl
Zeichenfolge
Die relative Server-URL der Zielbibliothek.
Beispiele
Anwenden eines Modells auf die Vertragsdokumentbibliothek in der Repository-Website
In diesem Beispiel lautet die ID des Dokumentverständnismodells für den Contoso-Vertrag 7645e69d-21fb-4a24-a17a-9bdfa7cb63dc.
In der Antwort beziehen sich TotalFailures und TotalSuccesses auf die Anzahl der Fehlschläge und Erfolge des Modells, das auf die angegebenen Bibliotheken angewendet wird.