Natural language understanding

• 20,000 ツイートから評判を調べたいと考えています。 標準プランの場合の支払い額を見積もるにはどうしたらよいですか?
• 2019 年 5 月
• 2018 年 5 月 4 日
• 50,000 件の文書 (1 文書あたりの平均文字数は 12,000) でエンティティー、キーワード、およびカテゴリーを抽出したいと考えています。 標準プランの場合の見積もり額はいくらになりますか?
• 製品情報
• 機械学習アルゴリズムのトレーニングを高速化する
• アクティブ・バージョンの日付
• 追加リソース
• 特定エレメントのテキストを分析対象に含める
• Swift を使用して Hacker News の非構造化データを解釈する
• ステップ 2: ターゲットの句およびキーワードを分析する
• 製品レビューを分析してショッピング・ガイドを作成する
• ステップ 1: Web ページを分析する
• Watson Knowledge Studio を使用して SMS メッセージを分析する
• 特定エレメントのテキストのみを分析する
• 分析済みテキスト制限
• カスタム・カテゴリー・モデルを使用したテキストの分析
• カスタム分類モデルを使用したテキストの分析
• トーンの分析
• Web ページの分析
• アラビア語
• Natural Language Understanding の Activity Tracker イベント
• E メールの自動カスタマー・サポートを提供する
• バンキング・チャットボットを作成する
• 開始する前に
• ブログ
• ドキュメントを基にナレッジ・グラフを作成する
• ケース・スタディー
• カスタム・カテゴリー・モデルの作成 (ベータ)
• カテゴリー・タイプ・システム (バージョン 2)