Progetto di esempio e notebook

Per iniziare a utilizzare la libreria Watson Natural Language Processing, è possibile scaricare un progetto di esempio e i notebook dall'hub di risorse.

È possibile accedere all'hub delle risorse selezionando hub delle risorse dal menu di navigazione di watsonx.ai

Notebook di esempio

• Analisi dei reclami finanziari

  Questo notebook mostra come analizzare i reclami dei clienti finanziari utilizzando Watson Natural Language Processing. Utilizza i dati del Consumer Complaint Database pubblicato dal Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). Il notebook insegna a utilizzare i modelli di classificazione Tone e Emotion.

• Analisi reclami auto

  Questo notebook dimostra come analizzare i reclami dell'auto utilizzando Watson Natural Language Processing. Utilizza i registri dei reclami pubblicamente disponibili dei proprietari di auto archiviati dalla National Highway and Transit Association (NHTSA) del Dipartimento dei Trasporti degli USA. Questo notebook mostra come utilizzare l'analisi della sintassi per estrarre i nomi utilizzati più di frequente, che in genere rappresentano i problemi di cui parlano gli autori e che combinano questi risultati con i dati strutturati utilizzando il mining delle regole di associazione.

• Classificazione dei reclami con Watson Natural Language Processing

  Questo notebook illustra come formare diversi classificatori di testo utilizzando Watson Natural Language Processing. I classificatori prevedono il gruppo di prodotti dal testo di un reclamo del cliente. Ciò potrebbe essere utilizzato, ad esempio, per inoltrare un reclamo al membro del personale competente. I dati utilizzati in questo notebook sono ricavati dal Consumer Complaint Database pubblicato dal Consumer Financial Protection Bureau (CFPB), un'agenzia governativa U.S. ed è disponibile pubblicamente. Imparerai come addestrare un modello CNN personalizzato e un modello VotingEnsemble e valutarne la qualità.

• Estrazione di entità su reclami finanziari con Watson Natural Language Processing

  Questo notebook illustra come estrarre le entità denominate dai reclami dei clienti finanziari utilizzando Watson Natural Language Processing. Utilizza i dati del Consumer Complaint Database pubblicato dal Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). Nel notebook imparerai come eseguire l'estrazione del termine basata sul dizionario per addestrare un modello di estrazione personalizzato basato su determinati dizionari ed estrarre entità utilizzando il modello BERT o un modello transformer.

Progetto di esempio

Se non vuoi scaricare singolarmente i notebook di esempio nel tuo progetto, puoi scaricare l'intero progetto di esempio Text Analysis with Watson Natural Language Processing dall'hub di risorse IBM watsonx .

Il progetto di esempio contiene i notebook di esempio elencati nella sezione precedente, tra cui:

• Analisi delle recensioni degli hotel utilizzando Watson Natural Language Processing

  Questo notebook mostra come utilizzare l'analisi della sintassi per estrarre i nomi utilizzati più di frequente dalle recensioni degli hotel, classificare le opinioni delle revisioni e utilizzare l'analisi delle opinioni degli obiettivi. Il file di dati utilizzato da questo notebook è incluso nel progetto come asset di dati.

Puoi eseguire tutti i notebook di esempio con l'ambiente NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11 XS tranne il notebook Analisi delle recensioni degli hotel utilizzando Watson Natural Language Processing . Per eseguire questo notebook, è necessario creare un template di ambiente abbastanza grande da caricare i modelli ottimizzati per la CPU per l'analisi delle opinioni e delle destinazioni.

Argomento principale: Watson Natural Language Processing library