Definisci attività e unità di annotazione
Prima di raccogliere commenti, scrivi che cosa il modello dovrà apprendere o valutare e che cosa una persona può decidere da un singolo record. Per esempio, puoi esaminare localmente i commenti ricevuti da MachineLearning per elaborare le tue categorie. Non trattare la prima pagina come campione casuale dell’intera comunità. Reddit Datasets è un archivio storico indipendente, senza affiliazione a Reddit o copertura completa garantita.
Definisci regole di inclusione, campi necessari e un’opzione per i casi non valutabili per mancanza di contesto. min_score applica una soglia numerica senza ordinare o certificare qualità; non trasforma il punteggio disponibile in etichetta di sentimento o correttezza. q è ricerca testuale e può cambiare la selezione. Giustifica questi filtri nella scheda perché un’altra persona possa capire quale materiale hai escluso con le tue decisioni.
Separa la scheda della raccolta dai record originali. Puoi annotarvi percorso, parametri effettivi, momento del recupero e versione delle regole. È documentazione locale, non un manifesto emesso dal servizio. I campi possono mancare e l’archivio può cambiare. La tracciabilità del lavoro non certifica autenticità di ogni pubblicazione, assenza di distorsioni o idoneità del risultato all’addestramento. Descrivi soltanto le evidenze effettivamente disponibili.
Recupera una pagina e conserva le evidenze disponibili
Parti da GET https://api.redditdatasets.com/v1/comments?subreddit=MachineLearning&limit=3, l’esempio iniziale. Richiede fino a tre commenti della comunità, senza campionamento casuale o download massivo. Autentica dal server con X-API-Key: <chiave> oppure Authorization: Bearer <chiave>. La pagina della chiave spiega l’emissione prima del pagamento; escludi i segreti da schede pubbliche e file di annotazione. posts serve per i post e search ammette entrambi i tipi quando kind non restringe la ricerca.
Valida HTTP e data prima di incorporare esempi. Conserva i valori presenti, segnala le assenze e registra i motivi di esclusione. from e to filtrano created_utc con date YYYY-MM-DD UTC, includendo tutto l’ultimo giorno, non l’ingresso nell’archivio. /v1/item richiede id e può non trovare il riferimento. parent_id e link_id consentono relazioni locali solo se presenti; non sono filtri di query e non garantiscono il recupero di tutto il contesto.
Salva la risposta reale e la paginazione prima di pulire il testo. limit e page accettano da 1 a 100, con una chiamata per pagina. _doc non ordina per tempo, rilevanza o punteggio. Leggi total con relation: eq è esatto per la query, gte è limite inferiore e unknown è un totale non affidabile, eventualmente null. Scorrere pagine, suddividere date o rimuovere duplicati non prova esaustività o record unici. /v1/subreddits cerca soltanto nomi con prefix e limit, senza page; non verifica la copertura temporale.
Aggiungi etichette e partizioni come decisioni tue
Conserva separatamente testo fonte, etichette e motivi di esclusione. Puoi versionare le istruzioni di annotazione e registrare disaccordi da discutere nel team. Se separi addestramento e valutazione, esamina nei record ricevuti identificatori ripetuti, testi simili e relazioni disponibili prima di assegnare i gruppi. Questo controllo locale può rilevare alcune sovrapposizioni, ma non garantisce assenza di contaminazioni tra partizioni, relazioni sconosciute o duplicati in tutto l’archivio.
Per ripetere l’elaborazione usa la copia salvata con le versioni del codice e delle regole di annotazione. Un nuovo recupero remoto è un’altra raccolta possibile, non una versione immutabile della precedente. Descrivi ciò che hai ricevuto e trasformato senza annunciare rappresentatività, validità scientifica o prestazioni garantite del modello. Rispetta le leggi applicabili e i diritti di terzi nel conservare o condividere materiali; l’accesso all’API non sostituisce questa responsabilità.
Ogni recupero riuscito costa un credito, anche vuoto o ripetuto: $1 per 1000 richieste e ricarica minima di $50 per 50000 crediti acquistati. I 100 di prova sono condizionati. Le richieste non valide non addebitano; i guasti a monte restituiscono la prenotazione. Perdere la risposta può nascondere un successo fatturato e rifiutare esempi localmente non lo rimborsa. Consulta prezzi e documentazione: correggi 400, verifica chiave con 401, saldo con 402 e limita i tentativi con attesa per 429. /v1/status non certifica il corpus né controlla la ricerca.
