השתמש בעיבוד מתקדם של שפות טבעיות וניתוח צלילים כדי לחלץ תובנות משמעותיות

<br> סיכום

למד כיצד לחלץ תובנות מטקסט בשפה טבעית, כגון קטגוריה, מושגים, רגש, ישויות, מילות מפתח, סנטימנט, משפטים חיוביים מובילים וענני מילים באמצעות IBM® Watson ™ Natural Language Understanding ו- Watson Tone Analyzer.

תיאור

הבנת השפה הטבעית של ווטסון כוללת קבוצה של תכונות לניתוח טקסטים בהן ניתן להשתמש כדי לחלץ משמעויות מנתונים לא מובנים כמו קובץ טקסט. ווטסון מנתח הטון מבין רגשות וסגנונות תקשורת בטקסט. על ידי שילוב היכולות של שני השירותים, באפשרותך לחלץ תובנות משמעותיות בצורה של דוח ניתוח הבנת שפה טבעית מתמליל שפה טבעית. התמלול המשמש בתבנית קוד זה נוצר מתוך הקלטת וידיאו של פגישת הרווחים של IBM Q1 2019. הדו"ח מורכב מניתוח סנטימנט של הפגישה, משפטים חיוביים מובילים שנאמרו בפגישה, וענני מילים המבוססים על מילות מפתח, תוך שימוש בזמן ריצה של Python Flask.

לאחר השלמת דפוס הקוד, אתה מבין כיצד:

• השתמש בעיבוד שפה טבעית מתקדמת כדי לנתח טקסט ולחלץ מטא נתונים מתוכן כמו מושגים, ישויות, מילות מפתח, קטגוריות, סנטימנט ורגש
• מינוף ווטסון Tone Analyzer ניתוח לשוני קוגניטיבי לזיהוי מגוון גוונים ברמת המשפט וגם ברמת המסמך
• חבר יישומים ישירות לאחסון אובייקטים בענן

זרימה

1. הטקסט המתועתק מה - דפוס קוד קודם מהסדרה נשלף מ- IBM Cloud Object Storage.
2. הבנת השפה הטבעית של ווטסון ומנתח הטון ווטסון משמשים כדי לחלץ תובנות מהטקסט.
3. התגובה של הבנת השפה הטבעית של ווטסון ומנתח הטון של ווטסון מנותחת על ידי היישום, ונוצר דוח.
4. המשתמש יכול להוריד את הדוח, המורכב מתובנות טקסטואליות.

הוראות

מצא את הצעדים המפורטים לדפוס זה בסעיף readme קובץ. השלבים מראים כיצד:

1. שכפול את מאגר ה- GitHub.
2. צור את שירותי ווטסון.
3. הוסף את האישורים ליישום.
4. פרוס את היישום.
5. הפעל את היישום.

דפוס קוד זה הוא חלק מ- חילוץ תובנות מסרטונים עם IBM Watson השתמש בסדרות מקרה, המציגות את הפיתרון על חילוץ תובנות משמעותיות מסרטוני וידיאו באמצעות נאום ווטסון לטקסט, עיבוד שפות טבעיות של ווטסון ושירותי מנתח טון ווטסון.

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