組み込みAI セルフサービス型デジタル共創体験に記載しております。
現在STT(speech-to-text)、TTS(test-to-speech)、NLU(natural-language-understanding)等のAIがサーバーに接続しなくても組み込んで利用することが可能となりました。

その情報がこちらのサイト、DSCE(Digital Self-Serve Co-Create Experience;"組み込みAI セルフサービス型デジタル共創体験")にて紹介されております。

今回はNatural Language Understanding入門

今回の取り組みは、ココから「Natural Language Understanding API」および使用例をご紹介します。

1. 前提

IBM Cloud アカウントを持っていること
ターミナルを使えること
macについては、コチラを参照
windowsについては、コチラを参照

2. 手順

2.1. IBM Cloud カタログの Natural Language Understandingにアクセス

まずはNatural Language Understandingにアクセスし、画面右上にあるログイン、もしくは無料の IBM Cloud アカウントを登録(ログイン操作、アカウント作成操作は省略します。)を実施します。

2.2.Natural Language Understanding サービスを「作成」します。

①ロケーション選択
②無料のライトプランであることを確認
③「以下のご利用条件。。。」を確認しチェック
④[作成]をクリック

2.3.認証用の資格情報を確認、そして変数設定

先の手順で作成した[Natural Language Understanding]リソースを選択し、管理ページに移動します。

この「管理」ページには、[API Key]と[URL]が掲載されていますので、ターミナルで以下のように変数として登録してください。

API鍵(API Key)
①以下のようにコピーアイコンをクリック

②ターミナルに変数として登録
URL
①以下のようにコピーアイコンをクリック

②ターミナルに変数として登録

2.4. Curl コマンド確認

curlとは「Client for URL」の略で、LinuxやUnixでよく利用されるコマンドの一つ。ネットワーク上のリソースにURLやオプションを使うことで特定の操作（結果表示、ファイルアップロード、ファイルダウンロード）をすることができます。
そのため、まずは以下のコマンドをターミナルに入力しcurl コマンドがインストールされていることを確認します。ここで、SSL サポート付きの curl バージョンが出力に表示されたら、チュートリアルを実行するための準備は完了です。

curl -V

3. Webページ分析

ターミナルで以下のコマンドを実行し Web ページを分析します。例として、ゲルべ社とIBMのヘルスケアに関するパートナーシップに関するアナウンスにたいして分析してみます。実行してみると、評判、概念、カテゴリー、エンティティー、およびキーワードを取得できることが分かると思います。

$ curl -X POST -u "apikey:$apikey" --header "Content-Type: application/json" --data '{
  "url": "http://newsroom.ibm.com/Guerbet-and-IBM-Watson-Health-Announce-Strategic-Partnership-for-Artificial-Intelligence-in-Medical-Imaging-Liver",
  "features": {
    "sentiment": {},
    "categories": {},
    "concepts": {},
    "entities": {},
    "keywords": {}
  }
}' "$url/v1/analyze?version=2019-07-12"

4. ターゲットの句およびキーワードを分析

Natural Language Understanding では、周囲のテキストを考慮してターゲットの句について分析し、対象を絞った評判と感情の結果を得ることができます。次の例では「I love apples! I do not like oranges.」という文章を用いて sentiment の targets オプションは、「apples」、「oranges」、および「broccoli」というターゲットを検索するようにサービスに指示しています。「apples」と「oranges」がテキスト内にあるので、これらのターゲットの評判スコアが返されます。

また、テキスト中に検出されたエンティティーとキーワードについての評判と感情の結果も得ることができます。この例では、keywords の emotion オプションで、検出された各キーワードを分析して感情の結果を得るようにサービスに指示しています。

$ curl -X POST -u "apikey:$apikey" --header "Content-Type: application/json" --data '{
 "text": "I love apples! I do not like oranges.",
 "features": {
   "sentiment": {
      "targets": [
        "apples",
        "oranges",
        "broccoli"
      ]
    },
    "keywords": {
      "emotion": true
    }
  }
}' "$url/v1/analyze?version=2019-07-12"

以上、Natural Language Understandig 入門でした。

参照

Natural Language Understanding入門