# 任务管理相关API

包括任务的创建、获取任务状态、获取任务结果文件、NICE综合管理平台处理完成后主动推送任务结果等内容

# 1.创建任务

调用此接口进行任务的创建

请求地址：【POST】https://nice.zebra-c.com/api/task/create

请求参数

参数	类型	必须	说明
project_key	string	是	项目key，通过项目列表api获取
ts	string	是	当前时间戳（秒级），从1970年1月1日0点0分0秒开始到现在的秒数
task_type	int	是	任务类型：1-录音；2-文本
task_file_url	string	否	可访问的任务文件url（格式要求见下方表格），与task_file两者之间必须有一个
task_file	file	否	任务文件（格式要求见下方表格），与task_file_url两者之间必须有一个
user_code	string	否	用户唯一标识，通过用户相关接口获取。若携带该参数，且该用户在海王星APP上（或使用API）录入了声纹，则在任务分析时会使用该声纹
rows	int	否	文本行数，当任务类型 task_type 是 2（文本），需要该参数
task_language_type	string	否	语音类型，详见下方表格
start_time	string	否	数据生产时间，秒级时间戳

task_language_type值	说明
cn	普通
cn_cantonese	广东话
cn_henanese	河南话
cn_xinanese	西南官话（云贵川渝）
en	英语

任务文件	格式与大小要求
当 task_type = 1 时	格式：需上传有效的录音文件，并且录音时长需要大于10s，否则将分析失败。文件大小：需要小于500MB
当 task_type = 2 时	格式：需上传后缀为.txt的文件，文件内容为有效的json格式的文本。格式为{"data":[{"id": "1", "content": "文本1"}, {"id": "2", "content": "文本21"}, {"id": "3", "content": "文本311"}]}，id 为序号，建议从1开始，content 为要分析的文本内容。若格式不正确，则将分析失败。文件大小：需要小于100MB
当为非监督电商评论分析任务时	格式：需上传后缀为.txt的文件，文件内容为有效的json格式的文本，格式为 {"key":"value"}，key 为序号，建议从1开始，value 为要分析的文本内容。例如：{"1":"文本内容1","2":"文本内容2"}；若格式不正确，则将分析失败。文件大小：需要小于100MB

请求示例

{
    "project_key": "b9bb233f296f61b01c63768fd5c5c09ef6c354c4",
    "ts":1630397671,
    "task_type": 1,
    "task_file_url": "http://testnice.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/nice/test2.wav?OSSAccessKeyId=LTAI4FxoYYPPXEqCDtJiAVFw&Expires=1630401336&Signature=RRpinhAob3VBqBEIdmc07fyr%2FTk%3D",
    "account": "111",
    "task_language_type": "cn"
}

请求CURL命令

curl --location --request POST 'https://testnice.zebra-c.com/api/task/create' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "project_key": "b9bb233f296f61b01c63768fd5c5c09ef6c354c4",
    "ts":1630397671,
    "task_type": 1,
    "task_file_url": "http://testnice.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/nice/test2.wav?OSSAccessKeyId=LTAI4FxoYYPPXEqCDtJiAVFw&Expires=1630401336&Signature=RRpinhAob3VBqBEIdmc07fyr%2FTk%3D",
    "account": "111",
    "task_language_type": "cn"
}'

成功返回参数（body）

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
    "message": "成功",
    "data": {
        "task_no": "79f8da88c1aef0801d873571bededcf91d139413"
    }
}

# 2.获取任务状态

调用此接口获取任务的状态

请求地址：【POST】https://nice.zebra-c.com/api/task/getResult

请求参数

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号

请求示例

{
    "task_no":"43d2390ed286b25ad9560e8a6bdf23413f274547"
}

请求CURL命令

curl --location --request POST 'https://testnice.zebra-c.com/api/task/getResult' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "task_no":"43d2390ed286b25ad9560e8a6bdf23413f274547"
}'

成功返回参数（body）

参数	类型	必须	说明
task_end_status	int	是	任务状态
task_status	int	是	任务细节状态(具体含义可见 task_status_str ,如有需要可联系NICE综合管理平台产品支持团队（mengxuan.shi@zebra-c.com）获取所有的任务细节状态)
task_status_str	string	是	任务细节状态描述（包含 ASR资源不足、NLP资源不足等）

task_end_status值	说明
1	处理中
2	处理完成
3	语音识别失败（需检查音频文件是否正常）
4	分析失败（若为文本类型的任务，即 task_type=2，需检查上传文本格式是否正确）
5	执行异常（需联系NICE综合管理平台产品支持团队（mengxuan.shi@zebra-c.com）处理）

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
        "message": "成功",
        "data": {
            "task_status": "360", 
            "task_status_str": "NLP处理完成",
            "task_end_status": 2
    }
}

# 3.获取任务文件

调用此接口获取任务文件

请求地址：【POST】https://nice.zebra-c.com/api/task/getTaskFile

请求参数

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号

请求示例

{
     "task_no":"d3790259448ed82209d50d866105e59cf5c2ef87"
}

请求CURL命令

curl --location --request POST 'https://testnice.zebra-c.com/api/task/getTaskFile' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "task_no":"d3790259448ed82209d50d866105e59cf5c2ef87"
}'

成功返回参数（body）

参数	类型	必须	说明
task_file_url	string	是	任务文件 URL（有效期为24小时，超过截止时间后 URL 将不可访问，可重新请求该接口获取新的访问链接）
deadline_time	int	是	截止时间戳（为当前时间+24小时，截止时间内可访问）

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
    "message": "成功",
    "data": {
        "task_file_url": "https://testnice.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/nice/N716764865/7f22cc4f4e2edc46ab12cb0c61320ac679db4df3/20211210/1639102792_381/20211210102000127238.aac?response-content-disposition=attachment;filename=nice/N716764865/7f22cc4f4e2edc46ab12cb0c61320ac679db4df3/20211210/1639102792_381/20211210102000127238.aac&OSSAccessKeyId=LTAI5t8fw9vYDWoq4QBdHnPV&Expires=1639212747&Signature=ZUbDd3WhNQgsRMaxpdhMn7dlxi0=",
        "deadline_time": 1629972057
    }
}

# 4.获取任务结果文件

调用此接口获取任务状态为处理完成的结果文件

请求地址：【POST】https://nice.zebra-c.com/api/task/getResultFile

请求参数

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号
version	string	否	版本（默认为1.0）

version	说明
1.0	1.0版本
1.1	优化结果文件格式后的1.1版本

请求示例

{
     "task_no":"d3790259448ed82209d50d866105e59cf5c2ef87", "version":"1.0"
}

请求CURL命令

curl --location --request POST 'https://testnice.zebra-c.com/api/task/getResultFile' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "task_no":"d3790259448ed82209d50d866105e59cf5c2ef87"
}'

成功返回参数（body）

参数	类型	必须	说明
task_result_file_url	string	是	任务结果文件 URL（有效期为24小时，超过截止时间后 URL 将不可访问，可重新请求该接口获取新的访问链接）
deadline_time	int	是	截止时间戳（为当前时间+24小时，截止时间内可访问）

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
    "message": "成功",
    "data": {
        "task_result_file_url": "https://testnice.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/nice/N991808258/e4c862f3e1c45cb7ea9cee400b9d5151f2cfce69/20210825/1629877985_3199/1629878535_result_1629877985_3199.txt?response-content-disposition=attachment;filename=nice/N991808258/e4c862f3e1c45cb7ea9cee400b9d5151f2cfce69/20210825/1629877985_3199/1629878535_result_1629877985_3199.txt&OSSAccessKeyId=LTAI5t8fw9vYDWoq4QBdHnPV&Expires=1629972057&Signature=X%2BF1iI2%2BxwTYw16qqFCn6gtGOk%3D",
        "deadline_time": 1629972057
    }
}

# 5.结果文件说明

说明：处理完成后的结果文件均为json格式的txt文本文件

# 5.1录音类型任务文件-分析结果说明

说明：录音类型的分析结果文件，即当 task_type = 1 时，处理完成后的结果文件。

# 5.1.1 旧格式结果文件（当version=1.0时）

通过结果获取到的为json格式的结果文件，解析后参数如下

参数	类型	是否必含	说明
sex	string	是	客户性别
data	array	是	音频分析结果（具体内容见下方表格）

参数 data 说明

参数	类型	是否必含	说明
bg	string	否	片段在整个录音中的开始时间
ed	string	否	片段在整个录音中的结束时间
original_content	string	否	原始文本识别结果
content	string	否	处理后的文本识别结果，如纠正替换等
speaker	string	否	说话人（角色）。共3种：advisor-顾问；noise-噪音；customer-客户
tag_detail	array	否	编码结果详情（具体内容见下方表格，若只进行ASR处理，则没有该字段）
tags	string	否	整句话的编码结果合集，指标结果+下划线+指标编码形式，以“：”分割多个。详见下方示例（若只进行ASR处理，则没有该字段）

指标结果+下划线+指标编码形式说明 示例：P_PS1000

下划线前的为指标结果，有 P 以及 N 两项。P 表示 positive（正向结果）；N 表示negative （负向结果）；
下划线后的为指标编码，示例中的指标编码为 PS1000

参数 tag_detail 说明

参数	类型	是否必含	说明
rule_coding	array	否	具体编码结果和规则
model_coding	array	否	模型预测指标及其置信度
info_extraction	array	否	信息提取指标及其提取出的值

完整示例

{
    "sex": "man",//客户性别
    "data": [//音频分析结果
        {
            "bg": "0:00:00.400000",//片段在整个录音中的开始时间
            "ed": "0:00:06.240000",//片段在整个录音中的结束时间
            "original_content": "啊啊你好啊王先生，啊欢迎来到我们项目，啊你之前有来过我们项目吗？我们项目占地20亩",
            "content": "啊啊你好啊王先生，啊欢迎来到我们项目，啊你之前有来过我们项目吗？我们项目占地20亩",
            "real_bg": "2021-10-24 11:06:10",//该录音片段真实发生时间（根据海王星开始录制时间，或创建任务 api 中的 start_time 字段进行处理的）
            "speaker": "advisor",//说话人（角色）
            "tag_detail": {//编码结果详情
                "rule_coding": {//具体编码结果和规则
                    "P_PS810811": { //指标结果+下划线+指标编码
                        "keyword_adj": {//通过关键词调性词匹配得到的指标
                            "keyword": "你好",//指标命中词
                            "adj": "先生",//形容词
                            "distance": 200 //关键词和形容词距离，如果在同一个句子匹配则其值为间隔字符数，如果跨句子则前后第一个句子为100/200,前后第二个句子为300/400...以此类推
                        }
                    },
                    "P_PS376464": {
                        "keyword_adj": {
                            "keyword":"你好",
                            "adj": "先生",
                            "distance": 200
                        },
                        "independent": "先生" 
                    },
                    "P_PS268269": {
                        "independent": "你好",//指标命中词
                        "regular_expression": "你好啊王先生"//指标命中词
                    }
                },
                "model_coding": {//模型预测指标及其置信度
                    "P_PS810811":"0.9865"
                },
                "info_extraction": {//信息提取指标及其提取出的值
                    "P_PS810811":"20亩" 
                }
            },
            "tags": "P_PS810811:P_PS376464:P_PS268269"//这句话涉及到三个指标,其指标结果均为 P
        }
    ]
}

# 5.1.2 新格式结果文件（当version=1.1时）

更符合强类型语言的数据格式
通过结果获取到的为json格式的结果文件，解析后参数如下

参数	类型	是否必含	说明
sex	string	是	客户性别
data	array	是	音频分析结果（具体内容见下方表格）

参数 data 说明

参数	类型	是否必含	说明
bg	string	否	片段在整个录音中的开始时间
ed	string	否	片段在整个录音中的结束时间
original_content	string	否	原始文本识别结果
content	string	否	处理后的文本识别结果，如纠正替换等
speaker	string	否	说话人（角色）。共3种：advisor-顾问；noise-噪音；customer-客户
tag_detail	array	否	编码结果详情（具体内容见下方表格，若只进行ASR处理，则没有该字段）
tags	string	否	整句话的编码结果合集，指标结果+下划线+指标编码形式，以“：”分割多个。详见下方示例（若只进行ASR处理，则没有该字段）

参数 tag_detail 说明

参数	类型	是否必含	说明
rule_coding	array	否	具体编码结果和规则
model_coding	array	否	模型预测指标及其置信度
info_extraction	array	否	信息提取指标及其提取出的值

完整示例

{
    "sex": "man",//客户性别
    "data": [//音频分析结果
        {
            "bg": "0:00:00.400000",//片段在整个录音中的开始时间
            "ed": "0:00:06.240000",//片段在整个录音中的结束时间
            "original_content": "啊啊你好啊王先生，啊欢迎来到我们项目，啊你之前有来过我们项目吗？我们项目占地20亩",
            "content": "啊啊你好啊王先生，啊欢迎来到我们项目，啊你之前有来过我们项目吗？我们项目占地20亩",
            "real_bg": "2021-10-24 11:06:10",//该录音片段真实发生时间（根据海王星开始录制时间，或创建任务 api 中的 start_time 字段进行处理的）
            "speaker": "advisor",//说话人（角色）
            "tag_detail": {//编码结果详情
                "rule_coding": [//规则编码（关键词+调性词，独立词，正则）详情，包括情感类指标、提及类指标；
                     {//情感类指标格式
                         "tag": "P00007068",//指标id
                         "sentiment": "P", //只有情感类指标会有，P代表正向，M代表中性，N代表负向
                         "keyword_adj":[{//通过关键词调性词匹配得到的指标,list格式，因为可能会有多个匹配到
                             "keyword": "你好",//指标命中词
                             "adj": "先生",//形容词
                             "distance": 200 //关键词和形容词距离，如果在同一个句子匹配则其值为间隔字符数，如果跨句子则前后第一个句子为100/200,前后第二个句子为300/400...以此类推
                         }]
                    },
                    {//提及类指标格式
                        "tag":"PS376464",
                        "keyword_adj":[{//通过关键词调性词匹配得到的指标,list格式，因为可能会有多个匹配到
                            "keyword":"你好",
                            "adj": "先生",
                            "distance": 200
                        }],
                        "independent": ["先生"] //如果是因为独立词编码
                    },
                    {
                        "tag":"6020401030011",
                        "independent": ["你好"],//指标命中词
                        "regular_expression": ["你好啊王先生"]//指标命中词
                    }
                ],
                "model_coding": [
                    {//模型预测指标及其置信度，根据选择使用的模型输出格式
                        "tag":"PS810811", //指标id
                        "sentiment": "P",//情感标志
                        "tag_prob": "0.98",//指标置信度
                        "sentiment_prob": "0.98"//情感置信度
                    }
                ],
                "info_extraction": [
                    {//信息提取指标及其提取出的值的格式
                        "tag":"PS810811",
                        "keyword_value":{
                            "keyword": "占地",//关键词，数值所属对象
                            "value": "20",//提取的值
                            "distance": 200
                        }
                    }
                ]
            },
            "tags":[ //整段文本的编码集合,去除重复
                {
                    "tag": "PS810811",
                    "sentiment": "P"//只有情感类指标会有，P代表正向，M代表中性，N代表负向
                },
                {
                    "tag": "PS376464"
                }
            ]
        }
    ]
}

# 5.2 文本类型任务文件-分析结果说明

说明：文本类型的分析结果文件，即当 task_type = 2 时，处理完成后的结果文件。

参数	类型	是否必含	说明
data	array	是	整个文件的编码结果，list结构，顺序与输入文本顺序一致

参数 data 说明

参数	类型	是否必含	说明
id	string	否	序号，对应任务文件中id字段的值
split_result	array	否	序号对应文本的分析结果，里面的元素为该条文本每个分句子及其具体编码结果，顺序与原文顺序一致
tags	array	否	整段文本的编码集合

参数 split_result 说明

参数	类型	是否必含	说明
sentence	string	否	处理后的分句
tag_detail	string	否	序号对应文本的分析结果，里面的元素为该条文本每个分句子及其具体编码结果，顺序与原文顺序一致

参数 tag_detail 说明

参数	类型	是否必含	说明
rule_coding	array	否	具体编码结果和规则
model_coding	array	否	模型预测指标及其置信度
info_extraction	array	否	信息提取指标及其提取出的值

{
    "data":[
        {  
            "id":"1",//对应任务文件中id字段的值
            "split_result":[
                {
                    "sentence": "啊啊你好啊王先生，啊欢迎来到我们项目，啊你之前有来过我们项目吗？我们项目占地20亩",//处理后的结果，如纠正替换
                    "tag_detail": {//编码结果详情
                        "rule_coding":[//规则编码（关键词+调性词，独立词，正则）详情，包括情感类指标、提及类指标；
                                { //情感类指标格式
                                    "tag":"PS810811", //指标id
                                    "sentiment": "P", //只有情感类指标会有，P代表正向，M代表中性，N代表负向
                                    "keyword_adj":[{//通过关键词调性词匹配得到的指标,list格式，因为可能会有多个匹配到
                                        "keyword": "你好",//指标命中词
                                        "adj": "先生",//形容词
                                        "distance": 200 //关键词和形容词距离，如果在同一个句子匹配则其值为间隔字符数，如果跨句子则前后第一个句子为100/200,前后第二个句子为300/400...以此类推
                                    }]
                                },
                                {//提及类指标格式
                                    "tag":"PS376464",
                                    "keyword_adj":[{//通过关键词调性词匹配得到的指标,list格式，因为可能会有多个匹配到
                                        "keyword":"你好",
                                        "adj": "先生",
                                        "distance": 200
                                    }],
                                    "independent": ["先生"] //如果是因为独立词编码
                                    
                                },
                                {
                                    "tag":"6020401030011",
                                    "independent": ["你好"],//指标命中词
                                    "regular_expression": ["你好啊王先生"]//指标命中词
                                }
                        ],
                        "model_coding": [
                            {//模型预测指标及其置信度，根据选择使用的模型输出格式
                                "tag":"PS810811", //指标id
                                "sentiment": "P",//情感标志
                                "tag_prob": "0.98",//指标置信度
                                "sentiment_prob": "0.98"//情感置信度
                            }
                        ],
                        "info_extraction": [
                            {//信息提取指标及其提取出的值的格式
                                "tag":"PS810811",
                                "keyword_value":{
                                    "keyword": "占地",//关键词，数值所属对象
                                    "value": "20",//提取的值
                                    "distance": 200
                                }
                            }
                        ]
                    }
                },
                {
                    "tag_detail": {},
                    "sentence": "st外呼经销商未接通",
                     
                }
            ],
            "tags":[ //整段文本的编码集合
                        {
                            "tag": "PS810811",
                            "sentiment": "P"//只有情感类指标会有，P代表正向，M代表中性，N代表负向
                        },
                        {
                            "tag": "PS376464"
                        }
                    ],
            "is_long": "0/1",//是否是长句子
            "no_code": "0/1",
            "no_negative": "0/1"
        }
    ]
}

# 5.3 电商类型任务文件-分析结果说明

说明：电商类型的分析结果文件，即当 task_type = 2 时，使用电商分析服务【需联系NICE综合管理平台产品支持团队（mengxuan.shi@zebra-c.com）处理】，处理完成后的结果文件。

{
    "0": { //评论文本索引，与上传的分析任务对应，减少冗余就不保存原始评论
        "general_sentiment": "positive/negative/neutral", //整体情感判断，分别表示正向/负向/中向
        "tag_detail": [ //具体属性+评价的信息，list类型，可多个
            {
                "phrase": "挺好喝", //属性+评价短语（二元或者三元）
                "attribution": "挺", //属性词
                "judgement": "好喝", //评价词
                "relation": "ADV", //属性词和评价词的句法依存关系
                "postag": "d+a", //词性的组合
                "label": [ //归一化结果，list类型，可多个
                    {
                        "decision": {
                            "first_label": "产品体验",
                            "second_label": "口感体验",
                            "third_label": "好喝"
                        }, //标签层级，减少冗余的话可只返回第三级标签 
                        "reason": "好喝" //进行归一的依据词
                    }
                ],
                "sentiment": { //属性+评价的情感极性
                    "decision": "pos/neg", //分别为正向/负向
                    "reason": 0.732274043958904 //情感判断的依据，如果是模型判断则有置信度值（float类型），如果为lexion表示通过情感词典判断
                }
            }
        ],
        "scene_result": [ //关联场景挖掘结果
            {
                "label": {
                    "first_label": "功能",
                    "second_label": "功能"
                }, //到二级指标
                "reason": "含糖量" //判断场景的依据词
            }
        ]
    }
}

# 6.任务处理完成后推送给外部平台

说明

（1）使用API创建的任务，以及使用海王星创建的任务在处理完成后NICE综合管理平台会主动推送一次（如果是录音类型任务，则推送为旧格式结果文件）。
（2）外部平台需要提供用于接收推送数据的接口，并联系NICE综合管理平台产品支持团队（mengxuan.shi@zebra-c.com）添加

NICE综合管理平台推送的参数

参数	类型	是否必含	说明
project_key	string	是	项目key，通过项目列表api获取
task_no	string	是	任务编号
ts	string	是	当前时间戳，从1970年1月1日0点0分0秒开始到现在的秒数
task_file_url	string	否	任务文件 URL （有效期为24小时，超过截止时间后 URL 将不可访问，可重新请求api/task/getTaskFile 接口获取新的访问链接）
task_result_file_url	string	否	任务结果文件 URL（有效期为24小时，超过截止时间后 URL 将不可访问，可重新请求api/task/getResultFile 接口获取新的访问链接）
user_code	string	否	用户唯一标识，若创建任务时携带了该参数，则处理完成后也将推送该字段。外部平台可根据该字段区别用户
task_language_type	string	否	语音类型，详见下方表格
task_source	string	是	任务来源：IOS；安卓；API接口
remark	string	否	备注（仅通过海王星APP上传的录音，可能会有备注）
longitude	string	否	经度（仅通过海王星APP上传的录音，会有经度）
latitude	string	否	维度（仅通过海王星APP上传的录音，会有经度）
task_end_status	int	是	任务状态
task_extra_data	Object	否	额外的信息（详见下方表格）

task_language_type值	说明
值	说明
cn	普通
cn_cantonese	广东话
cn_henanese	河南话
cn_xinanese	西南官话（云贵川渝）
en	英语

task_extra_data值	类型	是否必含	说明
start_time	string	否	数据生产时间，秒级时间戳

# 7.获取任务详情

调用此接口获取任务详情

请求地址：【POST】https://nice.zebra-c.com/api/task/taskInfo

请求参数

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号

请求示例

{
    "task_no":"47e4f1c2c222216c1475fd22a7f8ed3caf3c5f3"
}

请求CURL命令

curl --location --request POST 'https://testnice.zebra-c.com/api/task/taskInfo' \
--header 'Authorization: Bearer eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJhcHBfaWQiOiJOOTkxODA4MjU4IiwiaWF0IjoxNjI5NDU3OTM3fQ.HFKufGC9oLoeNecGEPel_UNP4fFWyYI6Lahz4z1rOuY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "task_no":"47e4f1c2c222216c1475fd22a7f8ed3caf3c5f3"
}'

成功返回参数（body）

参数	类型	必须	说明
task_no	string	是	任务编号
platform_name	string	是	平台来源
project_name	string	是	项目名称
task_source	string	是	来源
execute_name	string	是	执行方式
task_file_path	string	是	文件名
task_status	string	是	处理状态
created_at	string	是	上传时间
dealed_at	string	是	处理时间
end_at	string	是	完成时间
start_at	string	否	录制时间
task_duration	string	否	时长
account_name	string	否	上传人
device_no	string	否	上传设备ID

成功返回示例

{
    "errcode": 0,
        "message": "成功",
        "data": {
        "task_no": "47e4f1c2c222216c1475fd22a7f8ed3caf3c5f3",
            "platform_name": "BaiDu",
            "project_name": "测试角色判定",
            "task_source": "IOS",
            "execute_name": "ASR（角色判定）",
            "task_file_path": "20211210102000127238.aac",
            "task_status": "已处理",
            "created_at": "2021-12-10 10:20:57",
            "start_at": "2021-12-10 10:20:00",
            "dealed_at": "2021-12-10 10:21:11",
            "end_at": "2021-12-10 10:21:30",
            "account_name": "角色判定01",
            "device_no": null,
            "task_duration": "00:00:39"
    }
}

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