Watson Natural Language Understanding 有何独特之处？

类别

使用五级分类层次结构对内容进行分类。

概念

识别文本中不一定直接引用的高级概念。

情绪

分析特定目标短语或整个文档传达的情绪。

实体

查找内容中提到的人员、场所、事件和其他实体类型。

关键字

搜索内容以获取相关关键字。

元数据

对于 HTML 和 URL 输入，获取 Web 页面作者、页面标题和发布日期。

关系

找到两个实体之间的关系，并确定关系类型。

语义角色

将句子解析为“主语-动作-宾语”的形式，找出属于动作主语或宾语的实体和关键字。

情绪

分析对特定目标短语的观点和整个文档的观点。

定制模型

通过 Watson Knowledge Studio 找出特定于您所在领域的定制实体和关系。

语言

功能聚焦

创建认知型银行业务聊天机器人

使用 Node.js 和 Watson 检测情绪，识别实体并找到答案

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使用 IBM 服务丰富多媒体文件

使用 IBM Watson 服务构建可丰富音频和视频文件的应用

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分析 Twitter 句柄和标签以了解观点和内容

针对 Twitter 句柄和标签，创建观点、情绪基调和关键字统计图表

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通过 Watson Knowledge Studio 分析 SMS 消息

使用 Watson Knowledge Studio 和 Watson Natural Language Understanding 构建定制模型，以便更好地对 SMS 消息内容进行分类

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关联来自不同来源的文档

通过使用 Python NLTK 和 IBM Data Science Experience 来关联不同文档中的内容

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发现隐藏的 Facebook 使用洞察

在 Jupyter Notebook with PixieDust 中利用认知数据分析的强大力量

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扩展 Watson 文本分类功能

使用 Python NLTK 工具包和 IBM DSX 实现期望的文本分类结果

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指纹识别非结构化文本中的个人数据

使用 Watson Natural Language Understanding 和 Watson Knowledge Studio 构建定制模型

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使用 Swift 解释来自 Hacker News 的非结构化数据

使用认知 API 深入了解 Hacker News 上出现逆转的技术趋势

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加速机器学习算法训练

在 IBM PowerAI 上使用 Google TensorFlow 加快机器学习算法训练

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使用 Swift 构建认知推荐应用

构建基于 Swift 的移动聊天机器人，以提供建议、预约和活动规划

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产品集成

Watson Knowledge Studio

通过创建和训练机器学习定制模型，教 Watson 学习您所在领域的语言。

Watson Discovery

借助全世界最先进的云原生洞察引擎，释放数据中的隐藏价值，以找到答案、监控趋势并发现模式。

Watson Assistant

在各种渠道中快速构建和部署虚拟助理。

Watson 文本分析 (Natural Language Understanding) 入门

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