Translation not up to date
Örnek dizüstü bilgisayarlar, farklı Watson Natural Language Processing bloklarının nasıl kullanılacağını ve kendi modellerinizin nasıl eğitileceğini gösterir.
Örnek proje ve not defterleri
Watson Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) kitaplığını kullanmaya başlamanıza yardımcı olmak için Örneklerden örnek bir proje ve dizüstü bilgisayarlar yükleyebilirsiniz.
Cloud Pak for Data gezinme menüsünden Örnekler seçeneğini belirleyerek Örneklere erişebilirsiniz.
Örnek not defterleri
-
Bu not defterinde, Watson Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) olanağını kullanarak finansal müşteri şikayetlerinin nasıl analiz edeceğinizi gösterilmektedir. Tüketici Finansal Koruma Bürosu (CFPB) tarafından yayınlanan Tüketici Şikayet Veri Tabanından alınan verileri kullanır. Not defteri size Tone sınıflandırması ve Emotion sınıflandırma modellerini kullanmayı öğretir.
-
Bu not defterinde, Watson Natural Language Processing kullanılarak araç şikayetlerinin nasıl analiz edilmesi gösterilmektedir. ABD Ulaştırma Bakanlığı Ulusal Otoyol ve Ulaşım Derneği (NHTSA) tarafından depolanan araba sahiplerinin halka açık şikayet kayıtlarını kullanıyor. Bu not defterinde, genellikle yazarların hakkında konuştukları sorunları gösteren ve bu sonuçları ilişkilendirme kuralı madenciliğini kullanarak yapılandırılmış verilerle birleştiren en sık kullanılan isimleri çıkarmak için sözdizimi analizinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.
Watson Doğal Dil İşleme ile şikayet sınıflandırması
Bu not defterinde, Watson Natural Language Processing kullanılarak farklı metin sınıflandırıcılarının nasıl eğitileceği gösterilmektedir. Sınıflandırıcılar, ürün grubunu bir müşteri şikayeti metninden tahmin ediyor. Bu, örneğin, bir şikayeti uygun personel üyesine yönlendirmek için kullanılabilir. Bu not defterinde kullanılan veriler, bir U.Sdevlet kurumu olan Tüketici Mali Koruma Bürosu (CFPB) tarafından yayınlanan Tüketici Şikayet Veritabanından alınır ve genel kullanıma sunulur. Özel bir CNN modelini ve VotingEnsemble modelini nasıl eğiteceğinizi ve kalitelerini nasıl değerlendireceğinizi öğreneceksiniz.
Watson Natural Language Processing ile Finansal Şikayetlerde Varlık çıkarma
Bu not defterinde, Watson Natural Language Processing kullanılarak finansal müşteri şikayetlerinden adlandırılmış varlıkların nasıl çıkarılacağını gösterir. Tüketici Finansal Koruma Bürosu (CFPB) tarafından yayınlanan Tüketici Şikayet Veri Tabanından alınan verileri kullanır. Not defterinde, belirli sözlüklere dayalı olarak özel bir çıkarma modelini eğitmek ve BERT ya da bir transformatör modelini kullanarak varlıkları ayıklamak için sözlük tabanlı terim çıkarma işlemini nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz.
Örnek proje
Örnek dizüstü bilgisayarları projenize tek tek yüklemek istemiyorsanız, IBM watsonx Gallery 'den Text Analysis with Watson Natural Language Processing adlı örnek projenin tamamını yükleyebilirsiniz.
Örnek proje, aşağıdakiler de içinde olmak üzere, önceki bölümde listelenen örnek not defterlerini içerir:
Watson Natural Language Processing kullanarak otel incelemelerini analiz etme
Bu not defterinde, otel incelemelerinden en sık kullanılan isimleri çıkarmak, incelemelerin duygularını sınıflandırmak ve hedef duygu analizini kullanmak için sözdizimi analizinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. Bu not defteri tarafından kullanılan veri dosyası, projede bir veri varlığı olarak yer alır.
Analyzing hotel reviews Watson Natural Language Processing not defterini kullanarak otel incelemeleri dışında tüm örnek not defterlerini NLP Runtime 23.1 on Python 3.10 ortamıyla çalıştırabilirsiniz. Bu not defterini çalıştırmak için, duygu ve hedef duyarlılık analizi için CPU için optimize edilmiş modelleri yükleyecek kadar büyük bir ortam şablonu oluşturmanız gerekir.