IBM Watson 自然语言分类答案

【问题标题】：IBM watson natural langage classificationIBM Watson 自然语言分类
【发布时间】：2016-03-11 08:02:39
【问题描述】：

我知道您可以使用 IBM Watson NLP 分类为单词创建类别。但是有可能根据单词的数量来训练或创建类别吗？例如，一包香烟是不良类，两包是有害类，三包是致命类。提前谢谢你。

【问题讨论】：

我其实指的是 Watson NLP-classification API
我有自己问题的答案。 Watson Natural Language Classifier 服务不适用于根据数量区分类别。这背后的主要原因是因为 NLC 旨在将文本分类为“主题”。这些主题应该是可扩展的，而不是与句子本身的主题相关联。
您应该创建一个答案，并将其标记为已回答。

【解决方案1】：

如果您有兴趣，您仍然可以使用 NLC 对不包含关联数字的文本进行分类。

例如：

文字：“我从不吸烟” 等级：健康

文字：“我有时抽烟” 类：not_so_healthy

文字：“我每天抽很多烟” 类别：有害

文字：“我从不戒烟” 等级：致命

【讨论】：

【解决方案2】：

Watson NLU 不像 NLU 解决方案那样提供插槽或单词类别，例如来自 Nuance/Vocon 或 Inferret。这意味着您可以将完整的话语分类为下面较旧的答案所示的类/意图，但您不能将具有相似范式含义的单词分组到单词类中 - 例如“车辆”类 = 汽车、卡车、自行车。

【讨论】：