問題タブ [nl-classifier]

「Sharpies」または「Cakes」または「iPhone6」のように入力すると、意図どおりに順序付けられるようにnlcをトレーニングしたいと思います。

しかし、すべての製品で機能するわけではありません。すべての製品名で意図が得られるはずです.NLCをトレーニングする必要がある場合、製品名をほとんど使用せず、すべての製品で(動的に)機能します。

何千もの製品があるため、すべてを「.csv」に追加するのではなく、すべての製品の「注文」として意図を取得するにはどうすればよいですか (すべての製品名をハードコーディングしたくない)。

NLC への入力としてすべての動的製品名の正確な意図を取得するために、これを手伝ってもらえますか?

Watson の NLC API を使用する場合、クラスにスケールを使用できますか? たとえば、1 ～ 5 の評価またははい/いいえ/たぶん分類?

私のトレーニング データは、ニュースの見出しのリストで構成されています。それぞれについて、私は面白くない、やや興味深い、非常に興味深いという「クラス」を持っています。読者が過去に興味を持ったことに基づいて、読者にとって興味深い見出しであるかどうかを予測したい. 1 から 3 の間の数値を予測する回帰モデルのように感じられるため、分類器がこのアプリケーションで正しく機能するかどうか疑問に思います。考え？

私たちが知っているグラウンド トゥルースは、NLC または R&R を再トレーニングするために使用されます。

グラウンド トゥルースは、質問レベルのトレーニング データです。

例えば

「今日の気温は?,気温」

「今日はどのくらい暑いですか？」という質問。したがって、「温度」クラスに分類されます。

アプリケーションが起動すると、実際のユーザーからの質問が届きます。いくつかは同じです (つまり、実際のユーザーからの質問はグラウンド トゥルースの質問と同じです)、いくつかは類似した用語で、いくつかは新しい質問です。アプリケーションには、クラス (NLC の場合) または回答 (R&R の場合) が関連しているかどうかを知るためのフィードバック ループがあると仮定します。

ここでの主な質問は、要するに、NLC と R&R の再トレーニング アプローチとは何かということです...

http://watson-on-classifier.mybluemix.netのすばらしいデモを使用すると、「申し訳ありませんが、質問がわかりません。言い換えてみてください」という回答が得られることがありました。あなたの質問がサポートされているテーマのいずれにも関連していない場合。

Watson 自然言語分類子を使用してこれを行う方法がわかりません。エントリが何であれ、トレーニングされたクラスの 1 つを選択するように思えます...一部のエントリを「しない」として拒否するにはどうすればよいですか?十分な自信を持ってクラスのいずれかに一致しますか?」

ご協力いただきありがとうございます。

概念の基本的な証明として、入力 x、バイアス b、出力 y、S サンプル、重み v、および t 教師信号で K クラスを分類するネットワークで、一致するサンプルが k クラスの下にある場合、t(k) は 1 に等しくなります。

変数

x_(is) が s_(th) サンプルの i_(th) 入力フィーチャを表すとします。v_(ks) は、s_(th) サンプル内のすべての入力から k_(th) 出力への接続の重みを保持するベクトルを表します。t_(s) は、s_(th) サンプルの教師信号を表します。

上記の変数を拡張して複数のサンプルを考慮する場合、変数 z_(k)、アクティベーション関数 f(.) を宣言し、corss エントロピーをコスト関数として使用しながら、以下の変更を適用する必要があります 。

通常、学習ルールでは、デルタ ( t_(k) - y_(k) ) が常に含まれますが、なぜデルタがこの式に表示されないのですか? 何か見逃したことがありますか、または表示されるデルタ ルールは必須ではありませんか?

チュートリアルにあるようにトレーニング用のcurlコマンドを実行しながら

curl -i -u "5731de06-c553-4ef7-a8ff-33bd0229c8e3":"H0fCVUwrEito" \ -F training_data=@/F:/旧PCデータ/Tejal_Data/TITL/IBM_Bluemix/techm_data_train.csv \ -F training_metadata="{ \"language\":\"en\",\"name\":\"TutorialClassifier\"}" \" https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers "

次のエラーが表示されます

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>curl -i -u "5731de06-c553-4ef7-a8ff-33bd0229c8e3" :"H0fCVUwrEito" \ curl: (6) ホストを解決できませんでした: \

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>-F training_data=@/F:/Old PC data/Tejal_Data/TITL /IBM_Bluemix/techm_data_train.csv \'-F' は内部または外部として認識されませんコマンド、操作可能なプログラムまたはバッチ ファイル。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>-F training_metadata="{\"language\":\"en\",\"name \":\"TutorialClassifier\"}" \ '-F ' は、内部コマンドまたは外部コマンド、操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されません。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>" https://gateway.watsonplatform.net/natural-langu age-classifier/api/v1/classifiers" ファイル名、ディレクトリ名、またはボリューム ラベルの構文は次のとおりです。正しくない。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>

IBM Bluemix Watson アプリケーション開発は初めてです。cURL を介して分類子にトレーニング データをアップロードしながら、自然言語分類子アプリケーションを開発しました。

次のエラーが表示されます。

Watson のサービス Natural Language Classifier (NLC) 用の Rest Api があり、ファイル .csv をエクスポートしてトレーニングしますか?

現在、nltk を使用して naivebayes 分類子を学習しています。

ドキュメント( http://www.nltk.org/book/ch06.html ) 1.3 ドキュメント分類に、特徴量の例があります。

したがって、機能セットの形式の例は {('contains(waste)': False, 'contains(lot)': False, ...},'neg')...} です。

しかし、単語辞書の形式を'contains(waste)': Falseから'contains(waste)': 2に変更したいと思います。その form('contains(waste)': 2) は、世界の頻度を計算できるので、ドキュメントをよく説明していると思います。したがって、機能セットは{('contains(waste)': 2, 'contains(lot)': 5, ...},'neg')...} になります。

しかし、'contains(waste)': 2と'contains(waste)': 1は naivebayesclassifier とはまったく別の言葉ではないか心配です。それでは、 'contains(waste)': 2と'contains(waste)': 1の類似性を説明できません。

{'contains(lot)': 1 and 'contains(waste)': 1} and {'contains(waste)': 2 and 'contains(waste)': 1}は、同じプログラムにできます。

nltk.naivebayesclassifier は単語の頻度を理解できますか?

これは私が使用したコードです