标签: ibm-watson

在Watson图像识别(IR)演示中,您可以为应用程序提供图像,并对其进行分类,并告诉您它在图像中的含义.它是如何实现这一目标的？

至于我从文档中可以看出,你只能给它正面和负面的图像,它只能说'是',这是比萨,或'否',这不是比萨饼.它无法指定是披萨还是意大利面.

有没有办法实现这个目标？

我有一个spring mvc应用程序,我想让我的用户调用一个机器人,基于用户输入的机器人应该访问一个URL并根据响应提供答案.我怎样才能在Java中实现这一点？

我正在尝试编写一个纯函数来使用 Alchemy API 和 watson-developer-cloud npm 包，但我无法弄清楚如何同步执行它的调用。是否有替代方法或包可以同步接收其结果？在 I/O 发生时阻塞绝对没问题。

我正在评估watson,其中一部分是上传维基百科数据,然后询问这些数据的问题.为此,我创建了一个对话服务:

请注意文字:'您可以输入:以意图,实体和精心设计的对话形式提供您的域专业知识'

我的理解是我可以上传一段文字,在这个例子中是一篇维基百科文章,然后在这篇文章上训练沃森.训练结束后,我可以向沃森询问有关文本的问题.

本文似乎建议:https: //developer.ibm.com/answers/questions/11659/whats-the-easiest-way-to-populate-a-corpus-with-content-like-wikipedia-or-twitter .html关于上传数据'你总是可以拉最新的维基百科转储并上传它.您可以通过体验管理器进行上传,这是一个Web UI.

阅读https://developer.ibm.com/answers/questions/29133/access-to-watson-experience-manager-and-watson-developer-portal.html声明:'目前Watson Experience Manager仅适用于Watson Ecosystem和Watson Developer Cloud Enterprise合作伙伴.这篇文章的日期是2014年,这仍然有效吗？除非我是'Watson Ecosystem和Watson Developer Cloud Enterprise'的合作伙伴,否则我无法上传一篇文章和培训沃森.我唯一的选择是使用"意图,实体和精心设计的对话"训练沃森？

有没有办法列出属于某个 Watson Discovery 集合的文档的元数据（如 ID、文件名等）？

有一些 API 方法需要文档 ID（例如“删除文档”），因此显然应该有一种方法可以获取此 ID。但是我无法找到如何做到这一点（既不是通过 UI 也不是通过 API）。

在使用IBM Watson Conversation Service（WCS）时，我想在响应中打印一个电子邮件地址。问题在于WCS忽略了@符号后面的所有字符以及@字符本身。

我尝试使用'并\使其逃脱，但并没有太大帮助。

如何在响应字符串中打印电子邮件地址？

我正在使用它,但这只是将它设置为空,

{
  "context": {
    "time": "",
    "place": "",
    "things": "",
    "transport": ""
  },
  "output": {}
}

我也试过"time": "null"和"time": "$time.remove"

IBM Watson Translate 正在与 配合使用curl，但我们无法让它与 Postman 配合使用。我们有一个apikey，但我不知道把它放在邮递员中的哪里。我查看了Authorization选项卡，没有看到任何接受 an 的选项apikey（选项包括Basic Auth、Digest Auth等）。我试着把我们的apikey 放进Params去Headers但我们总是回来401, Unauthorized。我们的apikey作品与curl.

Watson OpenScale在本教程中提供了免费的内部数据库。但是，如果我想监视自己的模型，是否需要在IBM Cloud中设置付费数据库来进行有效负载日志记录？

如果不是，那么免费的内部数据库是否还支持有效载荷数据分析？

为什么 IBM 自然语言分类器返回 DecodeError ？我尝试对集合进行分类，但现在它返回错误。一周前，它运行完美

我的代码

classes_values = []
for i in range(0, len(materiasg), 10):
  classes = natural_language_classifier.classify_collection(
    classifier_id,
    [{"text":materia} for materia in materiasg[i:(i+10 if i+10 < len(materiasg ) else len(materiasg))]]).get_result()
  c = [sorted([[dicionario_classe["class_name"], dicionario_classe["confidence"]] for dicionario_classe in i["classes"]],key=lambda x: x[0]) for i in classes["collection"]]
  classes_values += c
 
classes_values = np.array(classes_values)

输出

---------------------------------------------------------------------------
DecodeError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-d2b25928198b> in <module>()
      3   classes = natural_language_classifier.classify_collection(
      4     classifier_id,
----> 5     [{"text":materia} for materia in materiasg[i:(i+10 if i+10 < len(materiasg ) …