Actualmente estoy explorando tres servicios para identificar los tweets de las personas o las publicaciones de Facebook que son ayuda o no:

  • Perspectivas de personalidad
  • Comprensión del lenguaje natural
  • Descubrimiento

¿Necesito escribir mi envoltorio en estos servicios para identificar la característica de utilidad o hay alguna otra forma de simplemente consultar y obtener resultados?

¿Alguien puede guiar qué servicio necesito usar para esta tarea?

Gracias

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Farhan 4 may. 2017 a las 15:50

2 respuestas

La mejor respuesta

Todo depende de cómo defina la ayuda. Ya sea en general o útil para responder una pregunta, etc.

Para obtener información sobre la personalidad, eche un vistazo a https: // www. ibm.com/watson/developercloud/doc/personality-insights/models.html que tiene todos los rasgos, así como lo que significan. El rasgo más cercano a la ayuda es probablemente la Conciencia.

Neil

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Neil Boyette 4 may. 2017 a las 14:00

Según Neil, claro, todo depende de cómo se defina la ayuda.

Descubrimiento:

Si desea utilizar Discovery necesita alguna base para obtener el datos, puede filtrar los datos que desee con filter. Al utilizar el análisis de datos combinado con la intuición cognitiva para tomar sus datos no estructurados y enriquecerlos para que pueda descubrir la información que necesita .

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Personalidad:

Si desea utilizar Personalidad, comprenda las características de la personalidad, necesidades y valores en texto escrito. El servicio utiliza análisis lingüísticos para inferir la personalidad intrínseca de las personas characteristics, incluidos los cinco grandes, las necesidades y los valores, a partir de comunicaciones digitales como correo electrónico, mensajes de texto, tweets y publicaciones en foros.

Watson Knowledge Studio:

Si desea trabajar con models para tweets, puede usar WKS (Watson Knowledge Studio), este servicio proporciona herramientas fáciles de usar para anotar literatura de dominio no estructurado y usa esas anotaciones para crear un modelo de aprendizaje automático personalizado que comprende el lenguaje del dominio. La precisión del modelo mejora a través de pruebas iterativas, lo que finalmente resulta en un algoritmo que puede aprender de los patrones que ve y reconocer esos patrones en Grandes colecciones de nuevos documentos. Por ejemplo, si desea aprender sobre el automóvil, simplemente puede darle algunos modelos a WKS.

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Sayuri Mizuguchi 4 may. 2017 a las 14:56