Utilizați procesarea avansată a limbajului natural și analiza tonului pentru a extrage informații semnificative

Rezumat

Aflați cum să extrageți informații din textul în limbaj natural, cum ar fi categorii, concepte, emoții, entități, cuvinte cheie, sentimente, propoziții pozitive de top și nori de cuvinte folosind IBM® Watson™ Natural Language Understanding și Watson Tone Analyzer.

Descriere

Watson Natural Language Understanding include un set de caracteristici de analiză a textului care pot fi utilizate pentru a extrage semnificații din date nestructurate, cum ar fi un fișier text. Watson Tone Analyzer înțelege emoțiile și stilurile de comunicare într-un text. Combinând capacitățile ambelor servicii, puteți extrage informații semnificative sub forma unui raport de analiză a înțelegerii limbajului natural dintr-o transcriere în limbaj natural. Transcrierea utilizată în acest model de cod este generată dintr-o înregistrare video a reuniunii IBM Q1 2019 privind veniturile. Raportul constă dintr-o analiză a sentimentelor întâlnirii, propozițiile pozitive rostite în cadrul întâlnirii și nori de cuvinte bazate pe cuvinte cheie, folosind un timp de execuție Python Flask.

După finalizarea modelului de cod, înțelegeți cum să:

• Utilizați procesarea avansată a limbajului natural pentru a analiza textul și a extrage metadate din conținut, cum ar fi concepte, entități, cuvinte cheie, categorii, sentimente și emoții
• Utilizați analiza lingvistică cognitivă a analizorului de tonuri Watson pentru a identifica o varietate de tonuri atât la nivel de propoziție, cât și la nivel de document
• Conectați aplicațiile direct la Cloud Object Storage

Debit

1. Textul transcris din modelul de cod anterior din serie este preluată de la IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Natural Language Understanding și Watson Tone Analyzer sunt folosite pentru a extrage informații din text.
3. Răspunsul de la Watson Natural Language Understanding și Watson Tone Analyzer este analizat de aplicație și este generat un raport.
4. Utilizatorul poate descărca raportul, care constă din informații textuale.

Instrucțiuni

Găsiți pașii detaliate pentru acest model în Readme fişier. Pașii vă arată cum puteți:

1. Clonați depozitul GitHub.
2. Creați serviciile Watson.
3. Adăugați acreditările în aplicație.
4. Implementați aplicația.
5. Pornește aplicația.

Acest model de cod este parte a Extragerea de informații din videoclipuri cu IBM Watson Seria de cazuri de utilizare, care prezintă soluția pentru extragerea de informații semnificative din videoclipuri folosind serviciile Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing și Watson Tone Analyzer.

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