感情の分類
最終更新: 2024年11月07日
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。
機能 | 例 |
---|---|
文書の感情を識別し、分類します。 | 「このコードが実行されないことにイライラします --> 怒り、悲しみ |
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)
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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" } }
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