本記事について
Qiitaに掲載した以下の記事を、一部修正の上、こちらにも掲載しています。記事作成者自身による投稿です。
はじめに
Watson サービスの中で分類器として用意されている NLC(Natural Language Classifier) 試してみた私のメモです。
まずは、簡単に試すために、Toolkit からテストしてみます。
以下を作業する前に、Bluemix 上で、NLC サービスをカタログから選択して、サービスを作成していることを前提とします。
ToolKit から、NLC の学習を行う
サービスを選択すると以下の画面になります。「Access the beta toolkit」を選択します。
「Sign in with Bluemix」を選択して、サインインします。許可を求められたら、「確認」を選択します。
「Add training data」を選択します。
訓練用のCSVのカンマ区切りデータを用意して、Create classifier の横にあるアップロードを選択します。
テストなので以下のようなデータを準備
(後述書籍より)
アップロードが完了すると以下のようになります。「Create Classifier」を選択します。
「Create」を選択します。
学習した内容のテスト
右下の矢印ボタンを選択します。
下記の画面になるので値を入れて、「Classify」を選択すると、結果が表示されます。下記の例ですと、Theater の分類の可能性が高いことになります。
コマンドラインで試す
コマンドラインでは、以下のように入れて扱います。
- NLC分類器の作成
curl -u “{username}”:”{password}” -F training_data=@{CSVのファイル名} -F training_metadata=”{\”language\”:\”ja\”,\”name\”:\”My Classifier\”}” “https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers“
- NLC分類器の学習状況の取得
curl -u “{username}”:”{password}” “https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers/{classifier_id}”
- NLC分類器のテスト
- 質問文はエンコードされている必要があります
curl -G -u “{username}”:”{password}” “https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers/{classifier_id}/classify?text={質問文}”
あとがき
Conversation に引き続き、NLC をやってみました。NLC は、それほど難しくなかったです。次に、R&R をやってみたいと思います。
参考
変更履歴
2017/01/03 公開
