Model Emotion w przepływie pracy klasyfikowania Watson Natural Language Processing klasyfikuje emocje w tekście wejściowym.

Nazwa przepływu pracy ensemble_classification-workflow_en_emotion-stock

Obsługiwane języki

• Angielski i francuski

Możliwości

Model klasyfikacji Emotion jest wstępnie wyszkolonym modelem klasyfikacji dokumentów dla zadania klasyfikowania emocji w dokumencie wejściowym. Model identyfikuje emocję dokumentu i klasyfikuje go jako:

• Złość
• Obrzydzenie
• Strach
• Radość
• Smutek

W przeciwieństwie do modelu Sentiment, który klasyfikuje każde pojedyncze zdanie, model Emotion klasyfikuje cały dokument wejściowy. W związku z tym model Emotion działa optymalnie, gdy tekst wejściowy do klasyfikowania nie może być dłuższy niż 1000 znaków. Jeśli chcesz sklasyfikować teksty dłuższe niż 1000 znaków, rozdziel tekst na zdania lub akapity na przykład i zastosuj model Emotion dla każdego zdania lub akapitu.

Dokument może być klasyfikowany do wielu kategorii lub do żadnej kategorii.

Zależności na innych blokach

Brak

Przykład kodu

import watson_nlp

# Load the Emotion workflow model for English
emotion_model = watson_nlp.load('ensemble_classification-workflow_en_emotion-stock')

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

Dane wyjściowe przykładu kodu:

{
  "classes": [
    {
      "class_name": "anger",
      "confidence": 0.6074999913276445
    },
    {
      "class_name": "sadness",
      "confidence": 0.2913303280964709
    },
    {
      "class_name": "fear",
      "confidence": 0.10266377929247113
    },
    {
      "class_name": "disgust",
      "confidence": 0.018745421312542355
    },
    {
      "class_name": "joy",
      "confidence": 0.0020577122567564804
    }
  ],
  "producer_id": {
    "name": "Voting based Ensemble",
    "version": "0.0.1"
  }

Temat nadrzędny: Watson Katalog zadań przetwarzania języka naturalnego