สรุป
เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อความภาษาธรรมชาติ เช่น หมวดหมู่ แนวคิด อารมณ์ เอนทิตี คำสำคัญ ความรู้สึก ประโยคเชิงบวกยอดนิยม และกลุ่มคำโดยใช้ IBM® Watson™ Natural Language Understanding และ Watson Tone Analyzer
รายละเอียด
Watson Natural Language Understanding ประกอบด้วยชุดคุณลักษณะการวิเคราะห์ข้อความที่สามารถใช้เพื่อแยกความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ข้อความ Watson Tone Analyzer เข้าใจอารมณ์และรูปแบบการสื่อสารในข้อความ ด้วยการรวมความสามารถของทั้งสองบริการ คุณสามารถแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายในรูปแบบของรายงานการวิเคราะห์ความเข้าใจภาษาธรรมชาติจากการถอดเสียงภาษาธรรมชาติ ข้อความถอดเสียงที่ใช้ในรูปแบบรหัสนี้สร้างขึ้นจากวิดีโอบันทึกการประชุมรายรับของ IBM ไตรมาสที่ 1 ปี 2019 รายงานประกอบด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกของการประชุม ประโยคเชิงบวกยอดนิยมที่พูดในการประชุม และกลุ่มคำตามคำหลัก โดยใช้รันไทม์ Python Flask
หลังจากกรอกรูปแบบโค้ดเสร็จแล้ว คุณจะเข้าใจวิธี:
- ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อความและดึงข้อมูลเมตาจากเนื้อหา เช่น แนวคิด เอนทิตี คำสำคัญ หมวดหมู่ ความรู้สึก และอารมณ์
- ใช้ประโยชน์จาก Watson Tone Analyzer การวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์เพื่อระบุโทนเสียงที่หลากหลายทั้งในระดับประโยคและเอกสาร
- เชื่อมต่อแอปพลิเคชันโดยตรงกับ Cloud Object Storage
ไหล
- ข้อความถอดความจาก รูปแบบรหัสก่อนหน้า ของซีรีส์นี้ดึงมาจาก IBM Cloud Object Storage
- Watson Natural Language Understanding และ Watson Tone Analyzer ใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อความ
- แอปพลิเคชันจะวิเคราะห์การตอบสนองจาก Watson Natural Language Understanding และ Watson Tone Analyzer และรายงานจะถูกสร้างขึ้น
- ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดรายงานซึ่งประกอบด้วยข้อความเชิงลึก
คำแนะนำ
ค้นหาขั้นตอนโดยละเอียดสำหรับรูปแบบนี้ใน README ไฟล์. ขั้นตอนแสดงวิธีการ:
- โคลนที่เก็บ GitHub
- สร้างบริการวัตสัน
- เพิ่มข้อมูลรับรองให้กับแอปพลิเคชัน
- ปรับใช้แอปพลิเคชัน
- เรียกใช้แอปพลิเคชัน
รูปแบบรหัสนี้เป็นส่วนหนึ่งของ ดึงข้อมูลเชิงลึกจากวิดีโอด้วย IBM Watson use case series ซึ่งแสดงโซลูชันในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากวิดีโอโดยใช้บริการ Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing และบริการ Watson Tone Analyzer
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ร่างกาย
- เมฆ
- รหัส
- ความรู้ความเข้าใจ
- การสื่อสาร
- เนื้อหา
- หนังสือรับรอง
- ข้อมูล
- รายได้
- อารมณ์
- คุณสมบัติ
- ไหล
- ฟอร์ม
- GitHub
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- ไอบีเอ็ม
- IBM Cloud
- แยกแยะ
- ข้อมูลเชิงลึก
- ภาษา
- ภาษาธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การเข้าใจภาษาธรรมชาติ
- NLP
- การจัดเก็บวัตถุ
- แบบแผน
- หลาม
- Q1
- รายงาน
- คำตอบ
- ความรู้สึก
- ชุด
- บริการ
- ชุด
- การเก็บรักษา
- การวิเคราะห์ข้อความ
- ด้านบน
- สำเนา
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- วัตสัน