Використовуйте передову обробку природної мови та аналіз тону, щоб отримати значущі ідеї

Підсумки

Дізнайтеся, як отримувати інформацію з тексту природною мовою, наприклад категорії, поняття, емоції, сутності, ключові слова, почуття, найпопулярніші позитивні речення та хмари слів за допомогою IBM® Watson™ Natural Language Understanding і Watson Tone Analyzer.

Опис

Watson Natural Language Understanding включає набір функцій аналітики тексту, які можна використовувати для вилучення значень із неструктурованих даних, таких як текстовий файл. Watson Tone Analyzer розпізнає емоції та стилі спілкування в тексті. Об’єднавши можливості обох служб, ви можете отримувати значущу інформацію у формі звіту про аналіз розуміння природної мови зі стенограми природної мови. Стенограму, яка використовується в цьому шаблоні коду, створено з відеозапису зустрічі IBM Q1 2019 щодо прибутків. Звіт складається з аналізу настроїв зустрічі, найпопулярніших позитивних речень, вимовлених під час зустрічі, і хмар слів на основі ключових слів із використанням середовища виконання Python Flask.

Після завершення шаблону коду ви розумієте, як:

• Використовуйте вдосконалену обробку природної мови для аналізу тексту та витягування метаданих із вмісту, таких як концепції, сутності, ключові слова, категорії, настрої та емоції
• Використовуйте когнітивний лінгвістичний аналіз Watson Tone Analyzer для виявлення різноманітних тонів як на рівні пропозиції, так і на рівні документа
• Підключіть програми безпосередньо до Cloud Object Storage

Потік

1. Транскрибований текст з попередній шаблон коду серії отримано з IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Natural Language Understanding і Watson Tone Analyzer використовуються для вилучення інформації з тексту.
3. Відповідь Watson Natural Language Understanding і Watson Tone Analyzer аналізується програмою та створюється звіт.
4. Користувач може завантажити звіт, який складається з текстових інсайтів.

інструкції

Знайдіть докладні кроки для цього шаблону в ридми файл. Ці кроки показують, як:

1. Клонуйте репозиторій GitHub.
2. Створення служб Watson.
3. Додайте облікові дані до програми.
4. Розгорніть програму.
5. Запустіть програму.

Цей шаблон коду є частиною Отримання інформації з відео за допомогою IBM Watson Серія прикладів використання, яка демонструє рішення для отримання значущої інформації з відео за допомогою служб Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing і Watson Tone Analyzer.

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