まとめ
IBM® Watson™ Natural Language Understanding と Watson Tone Analyzer を使用して、カテゴリー、概念、感情、エンティティー、キーワード、センチメント、トップポジティブな文、ワードクラウドなどの自然言語テキストから洞察を抽出する方法を学びます。
説明
Watson Natural Language Understanding には、テキスト ファイルなどの非構造化データから意味を抽出するために使用できる一連のテキスト分析機能が含まれています。 Watson Tone Analyzer は、テキスト内の感情とコミュニケーション スタイルを理解します。 両方のサービスの機能を組み合わせることで、自然言語トランスクリプトから自然言語理解分析レポートの形式で有意義な洞察を抽出できます。 このコード パターンで使用されているトランスクリプトは、IBM 1 年第 2019 四半期決算会議のビデオ録画から生成されています。 このレポートは、Python Flask ランタイムを使用した、会議のセンチメント分析、会議で話された上位の肯定的な文章、およびキーワードに基づくワード クラウドで構成されます。
コードパターンを完了すると、次の方法がわかります。
- 高度な自然言語処理を使用して、テキストを分析し、概念、エンティティ、キーワード、カテゴリ、感情、感情などのコンテンツからメタデータを抽出します
- Watson Tone Analyzerの認知言語分析を活用して、文と文書の両方のレベルでさまざまな音調を識別します
- アプリケーションをクラウド オブジェクト ストレージに直接接続する
Flow
- からの転写テキスト 前のコードパターン このシリーズのすべては IBM Cloud Object Storage から取得されます。
- Watson Natural Language Understanding と Watson Tone Analyzer は、テキストから洞察を抽出するために使用されます。
- Watson Natural Language Understanding および Watson Tone Analyzer からの応答がアプリケーションによって分析され、レポートが生成されます。
- ユーザーは、テキストの洞察で構成されるレポートをダウンロードできます。
説明書
このパターンの詳細な手順については、 README ファイル。 手順は、次の方法を示しています。
- GitHubリポジトリのクローンを作成します。
- Watson サービスを作成します。
- 資格情報をアプリケーションに追加します。
- アプリケーションをデプロイします。
- アプリケーションを実行してください。
このコードパターンは、 IBM Watsonを使用してビデオから洞察を抽出する Watson Speech to Text、Watson Natural Language Processing、およびWatson Tone Analyzerサービスを使用してビデオから意味のある洞察を抽出するソリューションを紹介するユースケースシリーズ。
