La libreria Watson Natural Language Processing fornisce funzioni di elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi della sintassi e modelli pre - addestrati per un'ampia varietà di attività di elaborazione del testo, come l'analisi delle opinioni, l'estrazione delle parole chiave e la classificazione. La libreria Watson Natural Language Processing è disponibile solo per Python .

Con Watson Natural Language Processing, è possibile trasformare dati non strutturati in dati strutturati, rendendo i dati più facili da comprendere e trasferibili, in particolare se si lavora con un mix di dati non strutturati e strutturati. Esempi di tali dati sono i record del call center, i reclami dei clienti, i post sui social media o i report dei problemi. I dati non strutturati fanno spesso parte di un record di dati più grande che include colonne con dati strutturati. Estrarre significato e struttura dai dati non strutturati e combinare queste informazioni con i dati nelle colonne di dati strutturati:

• Fornisce una comprensione più approfondita dei dati di input
• Può aiutarti a prendere decisioni migliori.

Watson Natural Language Processing fornisce modelli pre - formati in oltre 20 lingue. Sono curati da un team dedicato di esperti, e valutati per la qualità su ogni lingua specifica. Questi modelli pre - formati possono essere utilizzati in ambienti di produzione senza che si debba preoccupare di licenze o infrazioni di proprietà intellettuale.

Sebbene sia possibile creare i propri modelli, il modo più semplice per iniziare con Watson Natural Language Processing è quello di eseguire i modelli pre - formati su testo non strutturato per eseguire le attività di elaborazione della lingua.

Alcuni esempi di attività di elaborazione del linguaggio disponibili in modelli pre - addestrati di Watson Natural Language Processing:

• Rilevamento lingua: rileva la lingua del testo di immissione
• Sintassi: tokenizzazione, lemmatizzazione, parte di tag speech e parsing di dipendenza
• Estrazione entità: trovare menzioni di entità (come persona, organizzazione o data)
• Estrazione della frase del nome: estrarre le frasi del nome dal testo di input
• Classificazione del testo: analizzare testo e poi assegnare una serie di tag o categorie pre - definite in base al suo contenuto
• Classificazione del sentiment: il documento di input è positivo, negativo o neutro?
• Classifica dei toni: classifica il tono nel documento di input (come eccitato, frustrato o triste)
• Classificazione delle emozioni: classifica l'emozione del documento di input (come la rabbia o il disgusto)
• Estrazione delle parole chiave: estrarre frasi sostante che sono rilevanti nel testo di input
• Concetti: trova concetti da DBPedia nel testo di input
• Relazioni: rileva le relazioni tra due entità
• Categorie gerarchiche: assegnare singoli nodi all'interno di una tassonomia gerarchica al documento di input
• Embeddings: mappa singole parole o frammenti di testo più grandi in uno spazio vettoriale

Watson Natural Language Processing incorpora la funzionalità del linguaggio naturale tramite blocchi e flussi di lavoro. Blocchi e flussi di lavoro supportano funzioni per caricare, eseguire, addestrare e salvare un modello.

Per ulteriori informazioni, fai riferimento a Utilizzo dei modelli pre - addestrati.

Alcuni esempi su come utilizzare la libreria Watson Natural Language Processing:

Esecuzione dell'analisi della sintassi su un frammento di testo:

import watson_nlp

# Load the syntax model for English
syntax_model = watson_nlp.load('syntax_izumo_en_stock')

# Run the syntax model and print the result
syntax_prediction = syntax_model.run('Welcome to IBM!')
print(syntax_prediction)

Estrazione di entità da un frammento di testo:

import watson_nlp
entities_workflow = watson_nlp.load('entity-mentions_transformer-workflow_multilingual_slate.153m.distilled')
entities = entities_workflow.run('IBM\'s CEO Arvind Krishna is based in the US', language_code="en")
print(entities.get_mention_pairs())

Per esempi su come utilizzare la libreria Watson Natural Language Processing, fare riferimento a Watson Natural Language Processing library usage samples.