内容简介:样本代码:使用 Watson Natural Language Classifier 服务识别自然语言的语境
import java.util.List;
import com.google.gson.JsonObject; import com.google.gson.JsonParser;
import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.NaturalLanguageClassifier; import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.model.Classification; import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.model.ClassifiedClass;
public class LanguageClassifier {
private static String data = "{"textToClassify" :"Will it rain tomorrow?"," + " "contextId" :"359f41x201-nlc-180573"," + " "username" :""," + " "password" :""," + " "endpoint" :"https://sandbox-watson-proxy.mybluemix.net/natural-language-classifier/api"," + " "skip_authentication" :"true"}";
public static void main(String[] args) { JsonParser parser = new JsonParser(); JsonObject jsonArgs = parser.parse(data).getAsJsonObject(); main(jsonArgs); }
public static JsonObject main(JsonObject args) { JsonParser parser = new JsonParser();
NaturalLanguageClassifier service = new NaturalLanguageClassifier(); service.setUsernameAndPassword (args.get("username").getAsString(), args.get("password").getAsString()); if (args.get("endpoint") != null) service.setEndPoint(args.get("endpoint").getAsString()); if (args.get("skip_authentication") != null) service.setSkipAuthentication((args.get("skip_authentication") .getAsString() == "true") ? true : false); Classification result = service.classify (args.get("contextId").getAsString(), args.get("textToClassify").getAsString()). execute(); System.out.println("The most likely classification is " + result.getTopClass() + "\n"); System.out.println("The complete list is:"); List<ClassifiedClass> classifications = result.getClasses(); for (ClassifiedClass nextClassification : classifications) { System.out.println(" Classification:" + nextClassification.getName() + " (confidence:" + (int)(nextClassification.getConfidence() * 100) + "%)"); } JsonObject returnObject = parser.parse(result.toString()).getAsJsonObject(); return returnObject;
} }
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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舒扬 / 机械工业出版社 / 2017-5-8 / 59.00
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