Utilice el procesamiento avanzado de lenguaje natural y el análisis de tonos para extraer información significativa

Resumen

Aprenda cómo extraer información del texto en lenguaje natural, como categoría, conceptos, emoción, entidades, palabras clave, sentimiento, oraciones positivas principales y nubes de palabras utilizando IBM® Watson ™ Natural Language Understanding y Watson Tone Analyzer.

Descripción

Watson Natural Language Understanding incluye un conjunto de características de análisis de texto que se pueden utilizar para extraer significados de datos no estructurados, como un archivo de texto. Watson Tone Analyzer comprende las emociones y los estilos de comunicación en un texto. Al combinar las capacidades de ambos servicios, puede extraer información significativa en forma de un informe de análisis de comprensión del lenguaje natural a partir de una transcripción del lenguaje natural. La transcripción utilizada en este patrón de código se genera a partir de una grabación de video de la reunión de ganancias de IBM Q1 2019. El informe consiste en un análisis de sentimientos de la reunión, las oraciones positivas principales pronunciadas en la reunión y nubes de palabras basadas en palabras clave, utilizando un tiempo de ejecución de Python Flask.

Después de completar el patrón de código, comprende cómo:

• Utilice el procesamiento avanzado de lenguaje natural para analizar texto y extraer metadatos del contenido, como conceptos, entidades, palabras clave, categorías, sentimientos y emociones.
• Aproveche el análisis lingüístico cognitivo de Watson Tone Analyzer para identificar una variedad de tonos tanto a nivel de oración como de documento
• Conecte aplicaciones directamente a Cloud Object Storage

Flujo

1. El texto transcrito de la patrón de código anterior de la serie se recupera de IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Natural Language Understanding y Watson Tone Analyzer se utilizan para extraer información del texto.
3. La aplicación analiza la respuesta de Watson Natural Language Understanding y Watson Tone Analyzer, y se genera un informe.
4. El usuario puede descargar el informe, que consta de las ideas textuales.

Instrucciones

Encuentre los pasos detallados para este patrón en el readme archivo. Los pasos le muestran cómo:

1. Clonar el repositorio de GitHub.
2. Crea los servicios de Watson.
3. Agregue las credenciales a la aplicación.
4. Implementar la aplicación.
5. Ejecutar la aplicación.

Este patrón de código es parte del Extrayendo ideas de videos con IBM Watson use series de casos, que muestran la solución para extraer información significativa de videos usando los servicios de Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing y Watson Tone Analyzer.

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