Watson 自然言語処理分類ワークフローのトーン・モデルは、入力テキストのトーンを分類します。

ワークフロー名

ensemble_classification-workflow_en_tone-stock

サポート対象言語

• 英語とフランス語

機能

Tone 分類モデルは、入力文書内のトーンを分類するタスク用に事前にトレーニングされた文書分類モデルです。 モデルは、入力文書のトーンを識別し、それを以下のように分類します。

• 興奮
• 不満を感じた
• 不作法
• 礼儀正しさ
• 悲しい
• 満足
• 共感

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、トーン・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、トーン・モデルは、分類する入力テキストが 1000 文字以下の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トーン・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 Tone workflow model for English
tone_model = watson_nlp.load('ensemble_classification-workflow_en_tone-stock')

# Run the Tone model 
tone_result = tone_model.run("I'm really happy with how this was handled, thank you!")
print(tone_result)

コード・サンプルの出力:

{
  "classes": [
    {
      "class_name": "excited",
      "confidence": 0.6896854620082722
    },
    {
      "class_name": "satisfied",
      "confidence": 0.6570277557333078
    },
    {
      "class_name": "polite",
      "confidence": 0.33628806679460566
    },
    {
      "class_name": "sympathetic",
      "confidence": 0.17089694967744093
    },
    {
      "class_name": "sad",
      "confidence": 0.06880583874412932
    },
    {
      "class_name": "frustrated",
      "confidence": 0.010365418217209686
    },
    {
      "class_name": "impolite",
      "confidence": 0.002470793624966174
    }
  ],
  "producer_id": {
    "name": "Voting based Ensemble",
    "version": "0.0.1"
  }
}

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