Korzystaj z zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego i analizy tonów, aby wydobyć znaczące spostrzeżenia

Podsumowanie

Dowiedz się, jak wyodrębnić spostrzeżenia z tekstu w języku naturalnym, takie jak kategorie, koncepcje, emocje, encje, słowa kluczowe, sentyment, najpopularniejsze pozytywne zdania i chmury słów, korzystając z IBM® Watson™ Natural Language Understanding i Watson Tone Analyzer.

Opis

Watson Natural Language Understanding zawiera zestaw funkcji analizy tekstu, których można używać do wyodrębniania znaczeń z danych nieustrukturyzowanych, takich jak plik tekstowy. Watson Tone Analyzer rozumie emocje i style komunikacji w tekście. Łącząc możliwości obu usług, możesz wyodrębnić znaczące spostrzeżenia w postaci raportu analizy zrozumienia języka naturalnego z transkrypcji języka naturalnego. Transkrypcja używana w tym wzorcu kodu jest generowana z nagrania wideo ze spotkania IBM dotyczącego zysków za I kwartał 1 r. Raport składa się z analizy nastrojów ze spotkania, najważniejszych pozytywnych zdań wypowiedzianych podczas spotkania oraz chmur słów opartych na słowach kluczowych przy użyciu środowiska uruchomieniowego Python Flask.

Po ukończeniu wzorca kodu rozumiesz, jak:

• Korzystaj z zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego do analizowania tekstu i wyodrębniania metadanych z treści, takich jak koncepcje, encje, słowa kluczowe, kategorie, sentyment i emocje
• Wykorzystaj kognitywno-lingwistyczną analizę Watson Tone Analyzer do identyfikacji różnych tonów zarówno na poziomie zdania, jak i dokumentu
• Połącz aplikacje bezpośrednio z Cloud Object Storage

Przepływ

1. Przepisany tekst z poprzedni wzorzec kodu z serii jest pobierana z IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Natural Language Understanding i Watson Tone Analyzer służą do wyodrębniania spostrzeżeń z tekstu.
3. Odpowiedź z Watson Natural Language Understanding i Watson Tone Analyzer jest analizowana przez aplikację i generowany jest raport.
4. Użytkownik może pobrać raport, który zawiera spostrzeżenia tekstowe.

Instrukcje

Znajdź szczegółowe kroki dla tego wzoru w readme plik. Kroki pokazują, jak:

1. Sklonuj repozytorium GitHub.
2. Utwórz usługi Watson.
3. Dodaj poświadczenia do aplikacji.
4. Wdróż aplikację.
5. Uruchom aplikację.

Ten wzorzec kodu jest częścią Wydobywanie spostrzeżeń z filmów za pomocą IBM Watson seria przypadków użycia, która prezentuje rozwiązanie w zakresie wydobywania znaczących spostrzeżeń z filmów przy użyciu usług Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing i Watson Tone Analyzer.

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