Aplica (o sincroniza) un modelo de comprensión mediante documentos entrenado a una o más bibliotecas (vea el ejemplo).
Solicitud HTTP
POST /_api/machinelearning/publications HTTP/1.1
Parámetros de URI
Ninguno
Encabezados de solicitud
Encabezado
Valor
Accept
application/json;odata=verbose
Content-Type
application/json;odata=verbose;charset=utf-8
x-requestdigest
El resumen adecuado del sitio actual.
Cuerpo de la solicitud
Nombre
Obligatorio
Tipo
Descripción
__metadata
sí
cadena
Establezca la meta del objeto en SPO. Use siempre el valor: {"type": "Microsoft.Office.Server.ContentCenter.SPMachineLearningPublicationsEntityData"}.
Publicaciones
sí
MachineLearningPublicationEntityData[]
Colección de MachineLearningPublicationEntityData, cada una de las cuales especifica el modelo y la biblioteca de documentos de destino.
MachineLearningPublicationEntityData
Nombre
Obligatorio
Tipo
Descripción
ModelUniqueId
sí
string
El Id. único del archivo de modelo.
TargetSiteUrl
sí
string
La dirección URL completa del sitio de biblioteca de destino.
TargetWebServerRelativeUrl
sí
string
La dirección URL relativa del servidor de la Web de la biblioteca de destino.
TargetLibraryServerRelativeUrl
sí
string
La dirección URL relativa al servidor de la biblioteca de destino.
ViewOption
no
string
Especifica si se debe establecer la nueva vista de modelo como el valor predeterminado de la biblioteca.
Respuesta
Nombre
Tipo
Descripción
201 Created
Se trata de una API personalizada para admitir la aplicación de un modelo a varias bibliotecas de documentos. En caso de éxito parcial, se podría devolver el 201 creado y el llamador debe inspeccionar el cuerpo de la respuesta para comprender si el modelo se ha aplicado correctamente a una biblioteca de documentos.
Cuerpo de la respuesta
Nombre
Tipo
Descripción
TotalSuccesses
int
El número total de un modelo que se aplica correctamente a una biblioteca de documentos.
TotalFailures
int
Número total de un modelo que no se puede aplicar a una biblioteca de documentos.
Detalles
MachineLearningPublicationResult[]
Colección de MachineLearningPublicationResult, cada una de las cuales especifica el resultado detallado de aplicar el modelo a la biblioteca de documentos.
MachineLearningPublicationResult
Nombre
Tipo
Descripción
StatusCode
int
El código de estado HTTP.
ErrorMessage
string
Mensaje de error que indica el problema al aplicar el modelo a la biblioteca de documentos.
Publicación
MachineLearningPublicationEntityData
Especifica la información del modelo y la biblioteca de documentos de destino.
MachineLearningPublicationEntityData
Nombre
Tipo
Descripción
ModelUniqueId
string
El Id. único del archivo de modelo.
TargetSiteUrl
string
La dirección URL completa del sitio de biblioteca de destino.
TargetWebServerRelativeUrl
string
La dirección URL relativa del servidor de la Web de la biblioteca de destino.
TargetLibraryServerRelativeUrl
string
La dirección URL relativa al servidor de la biblioteca de destino.
Ejemplos
Aplicar un modelo a la biblioteca de documentos de contratos en el sitio de repositorio
En este ejemplo, el id. del modelo de comprensión mediante documentos del contrato de Contoso es 7645e69d-21fb-4a24-a17a-9bdfa7cb63dc.
En la respuesta, TotalFailures y TotalSuccesses hacen referencia al número de errores y éxitos del modelo que se aplica a las bibliotecas especificadas.