요약
IBM® Watson ™ Natural Language Understanding 및 Watson Tone Analyzer를 사용하여 카테고리, 개념, 감정, 엔티티, 키워드, 감정, 최고의 긍정적 인 문장 및 단어 구름과 같은 자연어 텍스트에서 통찰력을 추출하는 방법을 학습하십시오.
상품 설명
Watson Natural Language Understanding에는 텍스트 파일과 같은 비정형 데이터에서 의미를 추출하는 데 사용할 수있는 일련의 텍스트 분석 기능이 포함되어 있습니다. Watson Tone Analyzer는 텍스트에서 감정과 커뮤니케이션 스타일을 이해합니다. 두 서비스의 기능을 결합하면 자연어 대화에서 자연어 이해 분석 보고서의 형태로 의미있는 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 이 코드 패턴에 사용 된 대화 내용은 IBM Q1 2019 수입 회의의 비디오 녹화에서 생성됩니다. 이 보고서는 Python Flask 런타임을 사용하여 회의에 대한 감정 분석, 회의에서 가장 많이 사용 된 긍정적 인 문장 및 키워드 기반 단어 구름으로 구성됩니다.
코드 패턴을 완료 한 후 다음 방법을 이해합니다.
- 고급 자연어 처리를 사용하여 개념, 엔터티, 키워드, 범주, 감정 및 감정과 같은 콘텐츠에서 텍스트를 분석하고 메타 데이터를 추출합니다.
- Watson Tone Analyzer인지 언어 분석을 활용하여 문장 및 문서 수준에서 다양한 톤을 식별합니다.
- 애플리케이션을 Cloud Object Storage에 직접 연결
흐름
- 에서 작성된 텍스트 이전 코드 패턴 시리즈 중 IBM Cloud Object Storage에서 검색됩니다.
- Watson Natural Language Understanding 및 Watson Tone Analyzer는 텍스트에서 통찰력을 추출하는 데 사용됩니다.
- Watson Natural Language Understanding 및 Watson Tone Analyzer의 응답이 애플리케이션에서 분석되고 보고서가 생성됩니다.
- 사용자는 텍스트 통찰력으로 구성된 보고서를 다운로드 할 수 있습니다.
명령
이 패턴에 대한 자세한 단계는 추가 정보 파일. 단계는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.
- GitHub 저장소를 복제하십시오.
- Watson 서비스를 작성하십시오.
- 신임 정보를 애플리케이션에 추가하십시오.
- 응용 프로그램을 배포하십시오.
- 응용 프로그램을 실행하십시오.
이 코드 패턴은 IBM Watson으로 비디오에서 통찰력 추출 사용 사례 시리즈-Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing 및 Watson Tone Analyzer 서비스를 사용하여 비디오에서 의미있는 통찰력을 추출하는 솔루션을 보여줍니다.