API понимания языка естественного языка Уотсона в Python

Question

Как я могу перемещаться по Watson Natural Language Understanding API в Python? Я пытаюсь извлечь значение (например, настроение) из ответа JSON и распечатать его в одиночку?

Answer 1

Я настоятельно рекомендую вам попробовать Официальную документацию API для понимания естественного языка.

Там вы можете посмотреть все примеры (включая Python). Итак, если вы хотите распечатать настроение, вам нужно использовать параметр функции. Например:

import json
from watson_developer_cloud import NaturalLanguageUnderstandingV1
from watson_developer_cloud.natural_language_understanding_v1 \
  import Features, SentimentOptions

natural_language_understanding = NaturalLanguageUnderstandingV1(
  username='username',
  password='password',
  version='2018-03-16')

response = natural_language_understanding.analyze(
  url='www.wsj.com/news/markets',
  features=Features(
    sentiment=SentimentOptions() ))


print(json.dumps(response, indent=2))

Этот пример выше взят из Официальной документации API.

Параметры настроения:

target array[string]: Служба анализирует настроения для каждой целевой строки, найденной в тексте. Возвращает до 20 целей.

document boolean: установите значение false, чтобы скрыть результаты настроений на уровне документа.

Бонус:

• API Explorer для NLU .
• Watson Developer Cloud - Python SDK - Пример NLU .

Answer 2

Я написал этот код несколько месяцев назад, надеюсь, он вам поможет.:)

import settings . #store your API_USER and Password here.
import json
from watson_developer_cloud import NaturalLanguageUnderstandingV1
import watson_developer_cloud.natural_language_understanding.features.v1 as Features

natural_language_understanding = NaturalLanguageUnderstandingV1(
                      username=settings.API_USER_NAME,
                      password=settings.API_PASSWORD,
                      version="2017-02-27")

response = natural_language_understanding.analyze(
  text="you crap \
        damn master",
  features=[
    Features.Entities(
      emotion=True,
      sentiment=True,
      limit=2
    ),
    Features.Keywords(
      emotion=True,
      sentiment=True,
      limit=2
    )
  ]
)

print(json.dumps(response, indent=2))