Usa l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale e l'analisi del tono per estrarre intuizioni significative

Sommario

Scopri come estrarre approfondimenti dal testo in linguaggio naturale, come categoria, concetti, emozione, entità, parole chiave, sentimento, migliori frasi positive e nuvole di parole utilizzando IBM® Watson ™ Natural Language Understanding e Watson Tone Analyzer.

Descrizione

Watson Natural Language Understanding include una serie di funzionalità di analisi del testo che possono essere utilizzate per estrarre significati da dati non strutturati come un file di testo. Watson Tone Analyzer comprende le emozioni e gli stili di comunicazione in un testo. Combinando le capacità di entrambi i servizi, è possibile estrarre approfondimenti significativi sotto forma di un rapporto di analisi della comprensione del linguaggio naturale da una trascrizione del linguaggio naturale. La trascrizione utilizzata in questo modello di codice viene generata da una registrazione video della riunione degli utili di IBM Q1 2019. Il rapporto consiste in un'analisi del sentiment della riunione, le migliori frasi positive pronunciate nella riunione e le nuvole di parole basate sulle parole chiave, utilizzando un runtime di Python Flask.

Dopo aver completato il modello di codice, capisci come:

• Utilizza l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale per analizzare il testo ed estrarre metadati da contenuti come concetti, entità, parole chiave, categorie, sentimento ed emozione
• Sfrutta l'analisi linguistica cognitiva di Watson Tone Analyzer per identificare una varietà di toni sia a livello di frase che di documento
• Connetti le applicazioni direttamente al Cloud Object Storage

Flow

1. Il testo trascritto dal modello di codice precedente della serie viene recuperato da IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Natural Language Understanding e Watson Tone Analyzer vengono utilizzati per estrarre approfondimenti dal testo.
3. La risposta di Watson Natural Language Understanding e Watson Tone Analyzer viene analizzata dall'applicazione e viene generato un rapporto.
4. L'utente può scaricare il rapporto, che consiste in approfondimenti testuali.

Istruzioni

Trova i passaggi dettagliati per questo modello nel readme file. I passaggi mostrano come:

1. Clonare il repository GitHub.
2. Creare i servizi Watson.
3. Aggiungi le credenziali all'applicazione.
4. Distribuire l'applicazione.
5. Eseguire l'applicazione.

Questo modello di codice fa parte di Estrarre approfondimenti dai video con IBM Watson utilizzare una serie di casi, che mostra la soluzione sull'estrazione di approfondimenti significativi dai video utilizzando i servizi Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing e Watson Tone Analyzer.

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