Ejemplos de uso de la biblioteca Watson Natural Language Processing
Los cuadernos de ejemplo muestran cómo utilizar los distintos bloques de Watson Natural Language Processing y cómo entrenar sus propios modelos.
Proyecto de ejemplo y cuadernos
Para ayudarle a empezar con la biblioteca Watson Natural Language Processing, puede descargar un proyecto de ejemplo y cuadernos desde el concentrador de recursos.
Puede acceder al Centro de recursos seleccionando Centro de recursos en el menú principal de navegación.
Si su cuenta watsonx se encuentra en la región de Dallas IBM Cloud, puede seguir el enlace. Si no, busque el nombre de la muestra en el Centro de recursos. Es posible que esta muestra no esté disponible en todas las regiones o plataformas en la nube.
Cuadernos de ejemplo
| Título del cuaderno | Descripción |
|---|---|
| Análisis de reclamaciones financieras | Este cuaderno muestra cómo analizar las reclamaciones de los clientes financieros utilizando Watson Natural Language Processing. Utiliza datos de la base de datos Consumer Complaint Database publicada por la Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). El cuaderno le enseña a utilizar los modelos de clasificación de tonos y de clasificación de emociones. |
| Análisis de reclamaciones de automóviles | Este cuaderno muestra cómo analizar las quejas de los coches utilizando Watson Natural Language Processing. Utiliza los registros de quejas disponibles públicamente de los propietarios de automóviles almacenados por la Asociación Nacional de Carreteras y Tránsito (NHTSA) del Departamento de Transporte de los Estados Unidos. Este cuaderno muestra cómo utilizar el análisis de sintaxis para extraer los nombres utilizados con más frecuencia, que suelen describir los problemas de los que hablan los autores y combinar estos resultados con datos estructurados utilizando la minería de reglas de asociación. |
| Clasificación de reclamaciones con el proceso de Watson Natural Language | Este cuaderno muestra cómo entrenar diferentes clasificadores de texto utilizando Watson Natural Language Processing. Los clasificadores predicen el grupo de productos a partir del texto de una reclamación de cliente. Esto podría utilizarse, por ejemplo, para dirigir una reclamación al miembro del personal adecuado. Los datos que se utilizan en este cuaderno se toman de la base de datos Consumer Complaint Database publicada por Consumer Financial Protection Bureau (CFPB), una agencia del gobierno de los Estados Unidos y está disponible públicamente. Aprenderá a entrenar un modelo personalizado de CNN y un modelo de VotingEnsemble y evaluar su calidad. |
| Extracción de entidades en reclamaciones financieras con Watson Natural Language Processing | Este cuaderno muestra cómo extraer entidades con nombre de reclamaciones de clientes financieros utilizando Watson Natural Language Processing. Utiliza datos de la base de datos Consumer Complaint Database publicada por la Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). En el cuaderno aprenderá a realizar la extracción de términos basada en diccionario para entrenar un modelo de extracción personalizado basado en diccionarios determinados y extraer entidades utilizando el BERT o un modelo de transformador. |
Proyecto de ejemplo
Si no desea descargar individualmente los cuadernos de muestra para su proyecto, puede descargar el proyecto de muestra completo t itulado Text Analysis with Watson Natural Language Processing (Análisis de textos con Procesamiento del lenguaje natural ) desde el centro de recursos.
El proyecto de muestra contiene los cuadernos de muestra enumerados en la sección anterior y un cuaderno adicional titulado Analyzing hotel reviews using Watson Natural Language Processing. El cuaderno muestra cómo utilizar el análisis sintáctico para extraer los sustantivos más utilizados de las reseñas de hoteles, clasificar el sentimiento de las reseñas y utilizar el análisis del sentimiento de los objetivos. El archivo de datos que utiliza este cuaderno se incluye en el proyecto como un activo de datos.
Puede ejecutar todos los cuadernos de ejemplo con el entorno NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11 XS excepto el cuaderno Análisis de revisiones de hotel utilizando Watson Natural Language Processing . Para ejecutar este cuaderno, debe crear una plantilla de entorno que sea lo suficientemente grande como para cargar los modelos optimizados para CPU para el análisis de opiniones y objetivos.