Class: TencentCloud::Mps::V20190612::DescribeWordSamplesRequest

Inherits:

Common::AbstractModel

• Object
• Common::AbstractModel
• TencentCloud::Mps::V20190612::DescribeWordSamplesRequest

Defined in:

lib/v20190612/models.rb

Overview

DescribeWordSamples请求参数结构体

Instance Attribute Summary

• #Keywords ⇒ Object

  1.

• #Limit ⇒ Object

  1.

• #Offset ⇒ Object

  1.

• #Tags ⇒ Object

  1.

• #Usages ⇒ Object

  1.

Instance Method Summary

• #deserialize(params) ⇒ Object
• #initialize(keywords = nil, usages = nil, tags = nil, offset = nil, limit = nil) ⇒ DescribeWordSamplesRequest constructor

  A new instance of DescribeWordSamplesRequest.

Constructor Details

#initialize(keywords = nil, usages = nil, tags = nil, offset = nil, limit = nil) ⇒ DescribeWordSamplesRequest

Returns a new instance of DescribeWordSamplesRequest.

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15399

def initialize(keywords=nil, usages=nil, tags=nil, offset=nil, limit=nil)
  @Keywords = keywords
  @Usages = usages
  @Tags = tags
  @Offset = offset
  @Limit = limit
end

Instance Attribute Details

#Keywords ⇒ Object

1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；

2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；

3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜内容的识别；

4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜内容的识别；

可合并简写为：

1. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；

2. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜内容的识别，等价于 3+4；

可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。

Parameters:

• Keywords: —

  关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。

• Usages: (b) —

  关键词应用场景过滤条件，可选值：</b>

• Tags: —

  标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。

• Offset: —

  分页偏移量，默认值：0。

• Limit: —

  返回记录条数，默认值：100，最大值：100。

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15397

def Keywords
  @Keywords
end

#Limit ⇒ Object

1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；

2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；

3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜内容的识别；

4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜内容的识别；

可合并简写为：

1. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；

2. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜内容的识别，等价于 3+4；

可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。

Parameters:

• Keywords: —

  关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。

• Usages: (b) —

  关键词应用场景过滤条件，可选值：</b>

• Tags: —

  标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。

• Offset: —

  分页偏移量，默认值：0。

• Limit: —

  返回记录条数，默认值：100，最大值：100。

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15397

def Limit
  @Limit
end

#Offset ⇒ Object

1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；

2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；

3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜内容的识别；

4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜内容的识别；

可合并简写为：

1. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；

2. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜内容的识别，等价于 3+4；

可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。

Parameters:

• Keywords: —

  关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。

• Usages: (b) —

  关键词应用场景过滤条件，可选值：</b>

• Tags: —

  标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。

• Offset: —

  分页偏移量，默认值：0。

• Limit: —

  返回记录条数，默认值：100，最大值：100。

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15397

def Offset
  @Offset
end

#Tags ⇒ Object

1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；

2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；

3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜内容的识别；

4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜内容的识别；

可合并简写为：

1. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；

2. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜内容的识别，等价于 3+4；

可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。

Parameters:

• Keywords: —

  关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。

• Usages: (b) —

  关键词应用场景过滤条件，可选值：</b>

• Tags: —

  标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。

• Offset: —

  分页偏移量，默认值：0。

• Limit: —

  返回记录条数，默认值：100，最大值：100。

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15397

def Tags
  @Tags
end

#Usages ⇒ Object

1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；

2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；

3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜内容的识别；

4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜内容的识别；

可合并简写为：

1. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；

2. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜内容的识别，等价于 3+4；

可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。

Parameters:

• Keywords: —

  关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。

• Usages: (b) —

  关键词应用场景过滤条件，可选值：</b>

• Tags: —

  标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。

• Offset: —

  分页偏移量，默认值：0。

• Limit: —

  返回记录条数，默认值：100，最大值：100。

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15397

def Usages
  @Usages
end

Instance Method Details

#deserialize(params) ⇒ Object

# File 'lib/v20190612/models.rb', line 15407

def deserialize(params)
  @Keywords = params['Keywords']
  @Usages = params['Usages']
  @Tags = params['Tags']
  @Offset = params['Offset']
  @Limit = params['Limit']
end