Analítica de tonos (Clasificaciones)
Actualmente, el análisis de tonos solo está disponible para los idiomas inglés y francés, como se indica en el tema soporte de idiomas.
El análisis de tonos se realiza utilizando un modelo de clasificaciones preconstruido, que proporciona una forma fácil de detectar los tonos de lenguaje en el texto escrito. Detecta siete tonos: sad
, frustrated
, satisfied
,
excited
, polite
, impolite
y sympathetic
.
Análisis del tono
Para detectar el tono, utilice el ID del modelo de clasificaciones específico del idioma en la solicitud de API.
El ID del modelo de tono específico del idioma tiene el formato tone-classifications-xx-v1
, donde xx
es un código de idioma de dos caracteres. Los idiomas disponibles incluyen:
Idioma | Código |
---|---|
Inglés | en |
Francés | fr |
-
Archivo parameters.json de ejemplo:
{ "language": "en", "text": "This is example text in English.", "features": { "classifications": { "model": "tone-classifications-en-v1" } } }
-
Ejemplo de solicitud cURL:
curl --request POST \ --header "Content-Type: application/json" \ --user "apikey":"{apikey}" \ "{url}/v1/analyze?version=2021-08-01" \ --data @parameters.json
Descripción de la analítica de tonos
El modelo devuelve puntuaciones para los siguientes tonos:
Tono | Descripción |
---|---|
excited |
Muestra entusiasmo e interés personal |
frustrated |
Se siente molesto e irritable |
impolite |
Muestra falta de respeto y mala educación |
polite |
Muestra un comportamiento racional y orientado a objetivos |
sad |
Una emoción pasiva desagradable |
satisfied |
Una respuesta efectiva a la calidad del servicio percibida |
sympathetic |
Modo afectivo de comprensión que implica resonancia emocional |
-
Respuesta de ejemplo:
{ "usage": { "text_units": 1, "text_characters": 60, "features": 1 }, "language": "en", "classifications": [ { "confidence": 0.564849, "class_name": "excited" }, { "confidence": 0.355816, "class_name": "satisfied" }, { "confidence": 0.126127, "class_name": "polite" }, { "confidence": 0.026995, "class_name": "sympathetic" }, { "confidence": 0.012211, "class_name": "frustrated" }, { "confidence": 0.011065, "class_name": "sad" }, { "confidence": 0.000872, "class_name": "impolite" } ] }
Migración del punto final de fidelización del cliente de Watson Tone Analyzer a Natural Language Understanding
Puede migrar las solicitudes de análisis de fidelización del cliente de Watson Tone Analyzer a Natural Language Understanding. Esto le puede ayudarle a entender mejor sus interacciones con los clientes y a mejorar sus comunicaciones en general, o para clientes específicos.
Volver a formatear los datos de entrada
En Watson Tone Analyzer, pasa al método /v3/tone_chat
un objeto JSON ToneChatInput
que consiste en utterances
, text
y un campo de serie user
opcional. Para Natural Language Understanding,
pasa un objeto JSON que contiene text
a analizar, y un ID de clasificación model
específico del idioma, al método /v1/analyze
.
.
Descripción del contenido de la respuesta
En Watson Tone Analyzer, el servicio devuelve un objeto JSON UtteranceAnalyses
que contiene un único campo, utterances_tone
, que contiene una matriz de objetos UtteranceAnalysis
, que incluye score
y tone_id
. Para Natural Language Understanding, se devuelve un campo classifications
que contiene objetos confidence
y class_name
que corresponden a los objetos de Watson Tone Analyzer
score
y tone_id
.
.