Django-Moderator.

Djangoベイジアン推論ベースのコメントモデレーションアプリ
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Django-Moderator. ランキングとまとめ

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  • Rating:
  • ライセンス:
  • BSD License
  • 価格:
  • FREE
  • 出版社名:
  • Praekelt Foundation
  • 出版社のWebサイト:
  • http://praekelt.com

Django-Moderator. タグ


Django-Moderator. 説明

Django-Moderatorは、Djangoのコメントフレームワークをスパムベイと統合して、ユーザーによるトレーニングに基づいてコメントを4つのカテゴリ、ハム、スパム、報告、またはわからないものに分類するためのDjangoアプリです(Paul Graham's Spamのバックグラウンドのスパムの計画を参照).usersクラスを報告する報告乱用メカニックを使用して報告されているように分類してください。その後、スタッフのユーザーはこれらの報告されたコメントをハムまたはスパムとして分類することができ、それによってアルゴリズムを将来的に同様に単語のコメントを分類するためにアルゴリズムを訓練することができます。さらにコメントアルゴリズムは、HAMまたはSPAMのどちらかを明確に分類することに失敗し、スタッフはSPAMとして分類された管理者が手動で分類されることを可能にし、SPAMがis_removedのフィールドをtrueに設定し、それ自体はもはやそうではなくなるでしょう。ユーザーが報告されたコメントリストのリストに表示されます。モデレータはまた、Comments.Installation1を効率的にモデリングするためのユーザーフレンドリーな管理インターフェースを実装しています。 Django-ModeratorをPythonパスにインストールまたは追加します。監視者にモデレータを追加します。ここに記載されているようにDjango-likeをインストールして設定します。プロジェクトのSettings.pyファイルにモデレータ設定を追加します。この設定は、使用する分類子ストレージバックエンド(下記参照)および分類しきい値:moderator = {'classifer': 'moderator.storage.djangoclassifier'、 'ham_cutoff':0.3、 'spam_cutoff':0:3:3具体的には、この例のように0.3のHAM_CUTOFF値は、ベイジアン推論中に0.3未満のコメントをハムとして分類することを指定します。この例のように0.7のSPAM_CUTOFF値は、ベイジアン推論の間に0.7を超えるコメントをスパムとして分類することを指定しています。 0.3から0.7のものは何でも不明に分類され、それ以上の手動スタッフのユーザー分類を待っています。さらに、この例のように3のABUSE_CUTOFF値は、3つ以上の虐待レポートを受信したコメントが報告されたとおりに分類されることを指定します。 HAM_CUTOFF、SPAM_CUTOFF、およびABUSE_CUTOFFは概算できます。その場合、デフォルトのカットオフはそれぞれ0.3,0.7,3です.Classifier StorageDjango-Moderatorには、それぞれ2つのSpambayesストレージバックエンド、モデレータ.DredisClassifierが2つ含まれています.Storage。 Redisclassifierは、Moderator.Storage.DredisClassifierを使用するために、Moderator.Storage.RedISClassifierを使用するため、Moderator.Storage.redisclassifierを使用するため、Moderatorの設定、つまりMODERATOR = {'classifer': 'モデレータを指定します。 storage.redisclassifier '、' classifier_config ':{' host ':' localhost '、' port ':6379、' db ':0、' password ':none、' ham_cutoff ':0.3、' spam_cutoff ':0.7、 'abuse_cutoff':3、}あなた自身のバックエンドを作成することもできます。この場合、classifier_configの内容がバックエンドの__init__ method.usageonceにキーワードagrumentsとして渡されます.UsageifyCoを正しく設定できます。 Mmsition Managementコマンド(クローンを介して推奨)は、前回のトレーニングに基づいてハム、スパム、またはわからないコメントを自動的に分類すること、つまり:./manage.py classifyCommentsunsureまたは報告されたコメントは、インライン分類されたコメントを介してハムまたはスパムとして手動で分類できます。フィールドセットはそれぞれのコメントのadmin変更ビューで利用可能です.Productのホームページ


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