在Azure机器学习中更改响应输出API

Question

我对Microsoft机器学习的响应API以及如何正确构建Web服务响应有疑问。 目前，我在MML Studio中做了一个小项目，用于预测能力得分。而我得到作为数据集输出：

1. EcompetenceName1-0.2
2. EcompetenceName2-0.01
3. EcompetenceName3-0.01
4. EcompetenceName4-0.03

我创建了一个网络服务器，创建的API输出是这样的：

{
  "ExecutionResults": {
    "Results": {
      "ExecutionOutputs": {
        "doclabel": [
          {
            "items": {
              "doclabelItem": {
                "EcompetenceName1": "Number",
                "EcompetenceName2": "Number",
                "EcompetenceName3": "Number",
                "EcompetenceName4": "Number",
                "Scored Labels": "String"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

由于需要使用数据的C＃程序想要获取Ecompetence NameLabel和scoreNumber。有人告诉我，程序员可以通过使用Reflection获得名称和分数来解决当前调用。但是，这变得很难维护，因为每次添加ecompetence标签时，他都需要在模型中添加一个对象。这将使其难以维护。他还告诉我，他期待这样的回复：

{
  "ExecutionResults": {
    "Results": {
      "ExecutionOutputs": {
        "doclabel": [
          {
            "items": {
              "Tags": [{
        “name” : “EcompetenceName1”,
        “score” : “Number”
        }
        {
        “name” : “EcompetenceName2”,
        “score” : “Number”
        }
        {
        “name” : EcompetenceName3”,
        “score” : “Number”
        }
        {
        “name” : “HighstScore”,
        “score” : “Number”
        }
              }]
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

所以我的问题是我是否可以创建这样的回复？还是不可能在Microsoft Machine Learning中创建这样的API响应？ 如果有可能，有人可以指出我正确的方向吗？我已经在寻找教程了，但是都没有讨论如何正确构建Web服务API响应。