私は Watson NLU に取り組んでおり、アンケート データの分析を実行する必要があります。別々の人から約300の回答。「...」形式のテキストで実行できますが、1 回の実行で 300 個すべてを実行する方法について助けてもらいたいです。私の現在の入力は、ID 列を含む Excel です。ご検討いただきありがとうございます。
nlu_api_key = "MY API KEY"
nlu_url = "https://api.eu-gb.natural-language-understanding.watson.cloud.ibm.com/instances/MY INSTANCE"
import json
from ibm_watson import NaturalLanguageUnderstandingV1
from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import IAMAuthenticator
from ibm_watson.natural_language_understanding_v1 import Features, EntitiesOptions, KeywordsOptions, CategoriesOptions,SentimentOptions
import pandas as pd
gtm_Q6 = pd.read_excel(r'C:\Users\...\INPUT FILE.xlsx', sheet_name='OUPUT1')
print(gtm_Q6)
authenticator = IAMAuthenticator(nlu_api_key)
natural_language_understanding = NaturalLanguageUnderstandingV1(
version='2020-08-01',
authenticator=authenticator)
natural_language_understanding.set_service_url(nlu_url)
response = natural_language_understanding.analyze(
text='Where is the firetruck with the flaming paint the tigers on top?',
features=Features(
entities=EntitiesOptions(emotion=True, sentiment=True, limit=5),
keywords=KeywordsOptions(emotion=True, sentiment=True,limit=5),
categories=CategoriesOptions(limit=3),
sentiment=SentimentOptions(targets=['investments']) #sentiment=SentimentOptions(targets=['stocks'])
)).get_result()
print(json.dumps(response, indent=2))
| RESP_ID | 答え |
|---|---|
| Q6_109.000000 | チームビルディング |
| Q6_110.000000 | テクノロジーとサービス間の有効化と調整 |
| Q6_111.000000 | スキル構築 |
| Q6_113.000000 | 適切なリソースへのスピード |
| Q6_114.000000 | 現時点での変更の実用性に関する情報 |