Watson Natural Language Classifier - 使用 类 的量表

Question

使用沃森的 NLC API 时，类 可以使用体重秤吗？例如，1-5 评级或 Yes/No/Maybe 分类？

我的训练数据包含新闻标题列表。对于每一个，我都有 "class" 不感兴趣、有点有趣和非常有趣。我想根据他们过去发现的有趣内容来预测 reader 是否会感兴趣的标题。因为它更像是一个预测 1 到 3 之间的数字的回归模型，所以我想知道分类器是否会为此应用程序正常工作。想法？

Answer 1

是的，您可以使用 1-5 评级（使用 5 个类别），它是否有效，很难说，因为这取决于您的数据:-)

但这是一个完全有效的方法。

NLC 将在幕后做的是从每个文本样本中提取含义，使用基于内部维基百科的方法计算一些语义距离 ontology，并且它将尝试创建一个基于以下概念的分类器每个示例文本。

因此，如果在您的文本示例中每个聚类之间存在内在的语义差异，那么使用 5 个类别将有效，因此分类器可以正确地收集相关的内容并区分不同的内容。

这里使用了相同的逻辑，in this recipe，使用 Watson Image 分类器而不是 NLC，但逻辑是相同的。