Watson 自然言語処理分類ワークフローの感情モデルは、入力テキスト内の感情を分類します。

ワークフロー名

• emotion_aggregated-workflow_en_stock
• emotion_aggregated-workflow_fr_stock

サポート対象言語

• 英語とフランス語

機能

感情分類モデルは、入力文書内の感情を分類するタスクのための、事前にトレーニングされた文書分類モデルです。 このモデルは、文書の感情を識別し、以下のように分類します。

• 怒り
• 嫌悪
• 不安
• 喜び
• 悲しみ

個々のセンテンスを分類するセンチメント・モデルとは異なり、感情モデルは入力ドキュメント全体を分類します。 したがって、感情モデルは、分類する入力テキストが 1000 文字を超えない場合に最適に機能します。 1000 文字を超えるテキストを分類する場合は、テキストをセンテンスまたは段落に分割し、各センテンスまたは段落に感情モデルを適用します。

文書は、複数のカテゴリに分類することも、カテゴリに分類しないこともあります。

他のブロックへの依存関係

なし

コード・サンプル

import watson_nlp

# Load the Emotion workflow model for English
emotion_model = watson_nlp.load('emotion_aggregated-workflow_en_stock')

# Run the Tone model
emotion_result = emotion_model.run("I'm so annoyed that this code won't run")
print(emotion_result)

コード・サンプルの出力:

{
  "emotion_predictions": [
    {
      "emotion": {
        "anger": 0.6145385088342609,
        "disgust": 0.016446104781194168,
        "fear": 0.09267639538103885,
        "joy": 0.002527286676040879,
        "sadness": 0.19656945832751013
      },
      "target": "",
      "emotion_mentions": [
        {
          "span": {
            "begin": 0,
            "end": 39,
            "text": "I'm so annoyed that this code won't run"
          },
          "emotion": {
            "anger": 0.6145385088342609,
            "disgust": 0.016446104781194168,
            "fear": 0.09267639538103885,
            "joy": 0.002527286676040879,
            "sadness": 0.19656945832751013
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "producer_id": {
    "name": "Ensemble Aggregated Emotion Workflow",
    "version": "0.0.1"
  }
}

親トピック: Watson Natural Language Processing タスク・カタログ