API tabanlı alaka düzeyi eğitimini kullanarak Watson Discovery sonuçlarını iyileştirme

Özet

Geliştiriciler, uygulamalara hızla bir kognitif, arama ve içerik analitiği motoru eklemek için IBM Watson Discovery hizmetini kullanır. Bu motorla, daha iyi karar vermeyi sağlayabilecek yapılandırılmamış verilerden kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri belirleyebilirler. Bazen, daha fazla eğitim ayrıntısı sağlayarak arama sonuçlarını doğaçlama yapmak istersiniz. Alaka düzeyi eğitimi, daha doğru arama sonuçları için ek eğitim sağlayan bir Watson Discovery özelliğidir. Bu kod modeli, Watson Discovery'de arama sonuçlarını doğaçlama yapmak için alaka düzeyi eğitimi API'lerini nasıl kullanabileceğinizi gösterir.

Açıklama

Geliştiriciler, uygulamalara hızla bir kognitif, arama ve içerik analitiği motoru eklemek için IBM Watson Discovery hizmetini kullanır. Bu motorla, daha iyi karar vermeyi sağlayan yapılandırılmamış verilerden kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri belirleyebilirler. Watson Discovery ile eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için verileri alabilir (dönüştürebilir, zenginleştirebilir, temizleyebilir ve normalleştirebilir), depolayabilir ve sorgulayabilirsiniz. Aramalar ve sorgular gerçekleştirmek için koleksiyonlara eklenen ve kalıcı olan içeriğe ihtiyacınız vardır. Aşağıdakileri inceleyerek Watson Discovery ile uygulama geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz: bilişsel keşif referans mimarisi.

Alaka düzeyi eğitimi, Watson Discovery'de doğru yaklaşım izlenirse arama doğruluğunu iyileştirebilen güçlü bir yetenektir. Belirli kuruluşunuz veya konu alanınız için sorgu sonuçlarının alaka düzeyini iyileştirmek üzere Watson Discovery'yi eğitebilirsiniz. Eğitim verilerini içeren bir Watson Discovery eşgörünümü sağladığınızda, hizmet içeriğinizdeki ve sorularınızdaki sinyalleri bulmak için makine öğrenimi Watson tekniklerini kullanır. Hizmet daha sonra en alakalı sonuçları en üstte görüntülemek için sorgu sonuçlarını yeniden sıralar. Siz daha fazla eğitim verisi ekledikçe, hizmet örneği, döndürdüğü sonuçların sıralamasında daha doğru ve karmaşık hale gelir.

İlgililik eğitimi isteğe bağlıdır. Sorgularınızın sonuçları ihtiyaçlarınızı karşılıyorsa, daha fazla eğitime gerek yoktur. Eğitim için kullanım senaryoları oluşturmaya genel bir bakış için " blog gönderisine bakın.Uygunluk eğitiminden en iyi şekilde nasıl yararlanılır?".

Watson Discovery'de alaka düzeyi eğitimi iki şekilde yapılabilir:

Watson Discovery anınız, alaka düzeyi eğitiminin yapılması gereken oldukça fazla sayıda soruya sahipse araç oluşturma yöntemi, programatik (API'leri kullanan) yönteme kıyasla çok daha uzun sürebilir. Ayrıca, API'lerle bir tarayıcı aracılığıyla Watson Discovery anına çevrimiçi bağlanmanız gerekmez.

Bu kod modeli, alaka düzeyi eğitiminin API'ler kullanılarak nasıl elde edilebileceğini gösterir.

akış

1. İstemci uygulaması, alaka eğitimi gerektiren sorguların her biri için bir doğal dil sorgusu gönderir.
2. Watson Discovery, yapılan her doğal dil sorgusu için bir dizi belge döndürür.
3. İstemci uygulaması, sorguları ve ilgili belgeleri yerel bir makinede bir TSV dosyasına kaydeder.
4. Kullanıcı belgelere uygunluk puanları atar ve dosyayı kaydeder.
5. Uygulama, dosyaya güncellenmiş alaka düzeyi puanlarıyla erişir.
6. İstemci uygulaması, güncellenen alaka düzeyi puanlarını kullanarak Watson Discovery koleksiyon eğitimini güncellemek için API'leri çağırır.
7. Müşteri, daha iyi sonuçlar almak için tekrar sorgular.

talimatlar

Bu model için ayrıntılı adımları beni oku dosya. Adımlar şunları nasıl yapacağınızı gösterir:

1. IBM Cloud üzerinde bir Keşif hizmeti eşgörünümü oluşturun.
2. Watson Discovery'de bir proje oluşturun.
3. Belgelerinize açıklama ekleyin.
4. Alaka düzeyi eğitimi API'lerini çalıştırmak için kodu hazırlayın.
5. Çok sayıda soru için uygunluk eğitimi elde edin.

Kaynak: https://developer.ibm.com/patterns/improve-discovery-results-using-programmatic-relevancy-training/