Verwenden Sie erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache und Tonanalyse, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen

Zusammenfassung

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von IBM® Watson™ Natural Language Understanding und Watson Tone Analyzer Erkenntnisse aus Texten in natürlicher Sprache gewinnen, z. B. Kategorien, Konzepte, Emotionen, Entitäten, Schlüsselwörter, Stimmungen, positivste Sätze und Wortwolken.

Beschreibung

Watson Natural Language Understanding umfasst eine Reihe von Textanalysefunktionen, mit denen Bedeutungen aus unstrukturierten Daten wie einer Textdatei extrahiert werden können. Watson Tone Analyzer versteht Emotionen und Kommunikationsstile in einem Text. Durch die Kombination der Funktionen beider Dienste können Sie aussagekräftige Erkenntnisse in Form eines Analyseberichts zum Verständnis natürlicher Sprache aus einem Transkript natürlicher Sprache extrahieren. Das in diesem Codemuster verwendete Transkript wird aus einer Videoaufzeichnung der IBM-Ergebnisbesprechung für das erste Quartal 1 generiert. Der Bericht besteht aus einer Stimmungsanalyse der Besprechung, den in der Besprechung gesprochenen positivsten Sätzen und Wortwolken basierend auf Schlüsselwörtern unter Verwendung einer Python Flask-Laufzeitumgebung.

Nachdem Sie das Codemuster ausgefüllt haben, wissen Sie, wie Sie:

• Verwenden Sie die erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache, um Text zu analysieren und Metadaten aus Inhalten wie Konzepten, Entitäten, Schlüsselwörtern, Kategorien, Stimmungen und Emotionen zu extrahieren
• Nutzen Sie die kognitive Sprachanalyse von Watson Tone Analyzer, um eine Vielzahl von Tönen sowohl auf Satz- als auch auf Dokumentebene zu identifizieren
• Verbinden Sie Anwendungen direkt mit Cloud Object Storage

Flow

1. Der transkribierte Text aus dem vorheriges Codemuster der Serie wird aus IBM Cloud Object Storage abgerufen.
2. Watson Natural Language Understanding und Watson Tone Analyzer werden verwendet, um Erkenntnisse aus dem Text zu extrahieren.
3. Die Antwort von Watson Natural Language Understanding und Watson Tone Analyzer wird von der Anwendung analysiert und ein Bericht generiert.
4. Der Benutzer kann den Bericht herunterladen, der aus den textlichen Erkenntnissen besteht.

Anweisungen

Die detaillierten Schritte für dieses Muster finden Sie in der readme Datei. Die Schritte zeigen Ihnen, wie Sie:

1. Klonen Sie das GitHub-Repository.
2. Erstellen Sie die Watson-Dienste.
3. Fügen Sie der Anwendung die Anmeldeinformationen hinzu.
4. Stellen Sie die Anwendung bereit.
5. Führen Sie die Anwendung.

Dieses Codemuster ist Teil des Extrahieren von Erkenntnissen aus Videos mit IBM Watson Anwendungsfallreihen, in denen die Lösung zum Extrahieren aussagekräftiger Erkenntnisse aus Videos mithilfe der Dienste Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing und Watson Tone Analyzer vorgestellt wird.

Quelle: https://developer.ibm.com/patterns/use-advanced-nlp-and-tone-analyser-to-extract-insights-from-text/