IBM Watson 自然语言理解文本分析

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重要提示：

从指定文本中提取关键信息，然后返回多种 IBM Watson 自然语言理解特定数据类型以及.json格式的原始结果，并将其存储在字符串变量中。您可以阅读此处的官方文档，找到有关自然语言理解服务的更多信息。

属性

常见

“显示名称”- 活动的显示名称。

输入

“密钥 ” - 用于访问 IBM Watson 文本分析工具的 API 密钥。此字段支持字符串变量。
“文本 ” - 要分析的文本。此字段支持字符串或字符串变量。
ServiceUrl - 用于连接到文本分析服务的 本地或区域 IBM Watson 实例 的自定义 Web 地址。如果该字段在运行时保持为空，则此字段的默认值为“https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-understanding/api/v1/analyze”。此字段仅支持字符串和字符串变量。
“服务版本 ” - 要使用的 Natural Language Understanding 服务版本。此字段的默认值为“2017-02-27”。此字段仅支持字符串和字符串变量。
“密码 ” - 用于登录 Natural Language Understanding 服务的密码。此字段仅支持字符串和字符串变量。
“用户名” - 用于登录 Natural Language Understanding 服务的用户名。此字段仅支持字符串和字符串变量。

其他

“私有”- 选中后将不再以“Verbose”级别记录变量和参数的值。

选项

“分析类型” - 选择要对指定文本执行的分析类型。提供以下类型：类别、概念、实体、 关键字和情绪。根据所选的分析类型，输出属性可能会有所不同。

输出

类别 - 指定文本所属的类别，存储在 <KeyValuePair<String,Double>> 变量列表中。列表中的每个项目都包含类别名称和分类分数。

备注：
有关类别层次结构的更多信息，请在此处查看 IBM 官方文档。
“概念 ” - 从指定文本中提取的概念，存储在 <KeyValuePair<String,Double>> 变量列表中。列表中的每个项目都包含概念和概念分数。
实体 - 从指定文本中提取的实体，存储在 IBMEntity 变量列表中。 IBMEntity 变量包含每个实体的以下信息：
- “类型 ” - 实体的类型。
- 情感 - 实体的情感分数和标签。
- “相关性 ” - 指定文本中实体的相关性。
- 情绪 - 所有已定义情绪的分数。
- 消歧 - 指定文本中存在并链接到实体的其他概念。
- “计数” - 在指定文本中提及实体的次数。

以下“.json”文本示例展示了“IBMEntity”的信息和结构：

{  
         "type":"Location",
         "text":"Europe",
         "sentiment":{  
            "score":0.0,
            "label":"neutral"
         },
         "relevance":0.677612,
         "emotion":{  
            "sadness":0.336228,
            "joy":0.044658,
            "fear":0.075551,
            "disgust":0.355227,
            "anger":0.076605
         },
         "disambiguation":{  
            "subtype":[  
               "MusicalGroup",
               "BroadcastArtist",
               "FilmMusicContributor",
               "Lyricist",
               "MusicalArtist",
               "RecordProducer",
               "Continent"
            ],
            "name":"Europe",
            "dbpedia_resource":"http://dbpedia.org/resource/Europe"
         },
         "count":2
}{  
         "type":"Location",
         "text":"Europe",
         "sentiment":{  
            "score":0.0,
            "label":"neutral"
         },
         "relevance":0.677612,
         "emotion":{  
            "sadness":0.336228,
            "joy":0.044658,
            "fear":0.075551,
            "disgust":0.355227,
            "anger":0.076605
         },
         "disambiguation":{  
            "subtype":[  
               "MusicalGroup",
               "BroadcastArtist",
               "FilmMusicContributor",
               "Lyricist",
               "MusicalArtist",
               "RecordProducer",
               "Continent"
            ],
            "name":"Europe",
            "dbpedia_resource":"http://dbpedia.org/resource/Europe"
         },
         "count":2
}

“错误 ” - 提取 IBM Watson NLU 服务器发送的错误消息（如果有），并存储在字符串变量中。
关键字 - 从指定文本中提取的关键字，存储在 IBMKeyword 变量中。 IBMKeyword 变量包含每个关键字的以下信息：
- 情绪 - 关键字的情绪分数和标签。
- “相关性 ” - 指定文本中关键字的相关性。
- 情绪 - 所有已定义情绪的分数。

以下“.json”文本示例展示了“IBMKeyword”的信息和结构：

{  
         "text":"Occidental",
         "sentiment":{  
            "score":0.0,
            "label":"neutral"
         },
         "relevance":0.377729,
         "emotion":{  
            "sadness":0.093656,
            "joy":0.56355,
            "fear":0.037183,
            "disgust":0.058567,
            "anger":0.23449
         }
 }{  
         "text":"Occidental",
         "sentiment":{  
            "score":0.0,
            "label":"neutral"
         },
         "relevance":0.377729,
         "emotion":{  
            "sadness":0.093656,
            "joy":0.56355,
            "fear":0.037183,
            "disgust":0.058567,
            "anger":0.23449
         }
 }