Adición de automatización con Liquid

Nuestro sistema de plantillas personalizado utiliza Liquid para la automatización. Se trata de un lenguaje de marcado en línea de código abierto. En Liquid, el texto entre llaves y símbolos de porcentaje es una instrucción o etiqueta que lleva a cabo una operación, como un flujo de control o una iteración. El texto que está entre llaves dobles es una variable u objeto que genera su valor.

El uso más frecuente de Liquid consistirá en analizar los datos procedentes de su Lambda de preanotación y extraer las variables pertinentes para crear la tarea. El objeto taskInput devuelto por el Lambda de preanotación estará disponible como el objeto task.input de las plantillas.

Las propiedades de los objetos de datos de su manifiesto se transfieren a su Lambda de preanotación como event.dataObject. Un sencillo script de transferencia simplemente devuelve dicho objeto como el objeto taskInput. Se representarían valores del manifiesto como variables tal y como se indica a continuación.

{
  "source": "This is a sample text for classification",
  "labels": [ "angry" , "sad" , "happy" , "inconclusive" ],
  "header": "What emotion is the speaker feeling?"
}

<crowd-classifier 
  name='tweetFeeling'
  categories='{{ task.input.labels | to_json }}'
  header='{{ task.input.header }}' >
<classification-target>
  {{ task.input.source }}
</classification-target>

Tenga en cuenta la incorporación de " | to_json" a la propiedad labels anterior. Es un filtro para convertir la matriz en una JSON representación de la matriz. Los filtros de variables se explican en la siguiente sección.

La siguiente lista incluye dos tipos de etiquetas de Liquid que podrían ser útiles para automatizar el procesamiento de los datos de entrada de las plantillas. Si selecciona uno de los siguientes tipos de etiquetas, se le redirigirá a la documentación de Liquid.

Para obtener más información y documentación, visite la página de inicio de Liquid.

Filtros de variables

Además de los filtros y acciones estándar de Liquid, Ground Truth ofrece varios filtros adicionales. Los filtros se aplican colocando una barra vertical (|) después del nombre de la variable y luego especificando un nombre de filtro. Los filtros se pueden encadenar en forma de:

{{ <content> | <filter> | <filter> }}

Autoescape y escape explícito

De forma predeterminada, las entradas estarán HTML ocultas para evitar confusiones entre el texto de la variable y. HTML Puede añadir de forma explícita el filtro escape para que sea más evidente para la persona que esté leyendo la fuente de la plantilla que se esta realizando un escape.

escape_once

escape_once garantiza que si ya ha escapado el código, no se vuelva a realizar un escape encima de este. Por ejemplo, garantiza que & no se convierta en &.

skip_autoescape

skip_autoescapees útil cuando tu contenido está pensado para usarse comoHTML. Por ejemplo, puede que tenga unos cuantos párrafos de texto y algunas imágenes en las instrucciones completas de un cuadro delimitador.

to_json

to_jsoncodificará aquello a lo que lo introduzcas JSON (notación de JavaScript objetos). Si introduce un objeto, lo serializará.

grant_read_access

grant_read_accesstoma un S3 URI y lo codifica en uno HTTPS URL con un token de acceso de corta duración para ese recurso. Esto permite mostrar a los trabajadores objetos de foto, audio o vídeo almacenados en buckets de S3 a los que, de lo contrario, no se podría obtener acceso públicamente.

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://amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png" | grant_read_access }}

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/amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png?<access token and other params>

<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>