소개

오랜만에 Watson API 기사입니다.
Watson NLU (Natural Language Understanding) 데모를 시도하고 샘플 애플리케이션 페이지를 보았습니다.
여러가지 재미있는 것들이 늘어서 있는 가운데, 스스로 움직여 보려고 선택한 것이, 위로부터 2번째의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 연결하여 추천을 생성합니다. 였습니다.
IBM Code Pattarn은 흥미로운 것이 많지만 코드가 오래되고 움직이지 않는 것을 볼 수 있습니다.
이 샘플도 그 예에 새지 않고 몇 군데 트랩이있었습니다. 그 트랩을 극복하고 끝까지 움직이는 코드를 만들었으므로, 코멘트를 일본어로 바꾼 다음 제휴합니다.
(그러나 결과가 맞지 않기 때문에 어딘가에 아직 버그가있는 것 같습니다)

수정 후의 Notebook은 이쪽 뉘로 모마 t친g. 다른 pyn b 입니다.
아래에서는 샘플을 이동하는 절차를 간략하게 소개합니다.

[2020-04-25] 설치 절차 수정

절차

기초 준비

(1) Watson Studio에서 Jupyter Notebook이 움직이는 환경을 만듭니다.
절차는
무료로 모든 것을 시도 할 수 있습니다! Watson Studio 설정 가이드
를 참조하십시오.

(2) NLU의 인스턴스를 만듭니다.
자격 증명을 확인하고 텍스트 편집기에 복사합니다.

(3) 다음 git 저장소를 clone 또는 zip 다운로드합니다.
htps : // 기주 b. 코 m / BM / 게네라 테 - shights-f-ro m-data-fu-rma ts-u-th-watsu

(4) 다운로드 한 파일 중 data 아래의 3 개의 파일 ( sample_config.txt, Data.csv, data_files.zip )을 Studio의 Data Asset으로 업로드합니다.

(5) Jupyter Notebook의 파일을 URL 링크 htps : // 등 w. Giteubuse r 콘텐트 t. 코 m/마카이시 2/사 mp〇-다타/마s테 r/의 테보오 ks/응ぅ-에서도-마 t친g. 이 pyn b 로부터 만듭니다.

(6) Notebook 파일을 수정합니다.
3개소의 셀 자동 생성이라고 쓰여 있는 곳은 아래 그림과 같이 수정처 셀에 커서가 있는 상태에서 대상 데이터 에셋에서 오른쪽 버튼 클릭으로 코드 생성을 합니다. 수정이 필요한 부분은 매번 지침에 따라 코드를 수정합니다.







NLU 자격 증명을 설정하는 셀은 사전 복사된 apikey 값을 iam_apikey 값으로 지정합니다.

나중에 셀을 위에서 차례로 실행하면 샘플 앱이 움직일 것입니다. 실행 결과 화면의 일부를 아래로 올려 둡니다.