如何在分析命名实体时获得 Google Cloud NLU 的置信度分数？
How to get a confidence score in Google Cloud NLU while analyzing named entities?
我有一个文本可以包含多个命名实体（例如，一个人和两个组织）。
我需要 select 基于 Named-Entity-Tagger 的置信度的文本之一。 （例子在最后）
该项目使用 "analyzeEntities" details here 来标记命名实体。如何获得每个标记实体的置信度？
示例：
让文本为 "Homes and Joshua are two employees at Whosebug."
让我们假设标注器具有以下置信度：
Homes -> PERSON -> 0.3
Joshua -> PERSON -> 0.7
Whosebug -> ORGANIZATION -> 0.4
我需要 select "Joshua" 因为这个实体的置信度最高。
一种方法是获取置信度分数以及从服务返回的内容 API。我怎样才能做到这一点？有什么办法可以得到上面的分数吗？
PS：我用的是Python3.x，也欢迎其他语言的解答
目前，API 不公开实体预测的任何置信度。它会产生一个 "salience" 分数，该分数将分数与每个实体相关联，以指示它们在文本中的重要性，不要与表示模型对其预测的信心程度的置信度混淆。
我有一个文本可以包含多个命名实体（例如，一个人和两个组织）。 我需要 select 基于 Named-Entity-Tagger 的置信度的文本之一。 （例子在最后）
该项目使用 "analyzeEntities" details here 来标记命名实体。如何获得每个标记实体的置信度？
示例： 让文本为 "Homes and Joshua are two employees at Whosebug."
让我们假设标注器具有以下置信度：
Homes -> PERSON -> 0.3
Joshua -> PERSON -> 0.7
Whosebug -> ORGANIZATION -> 0.4
我需要 select "Joshua" 因为这个实体的置信度最高。 一种方法是获取置信度分数以及从服务返回的内容 API。我怎样才能做到这一点？有什么办法可以得到上面的分数吗？
PS：我用的是Python3.x，也欢迎其他语言的解答
目前，API 不公开实体预测的任何置信度。它会产生一个 "salience" 分数，该分数将分数与每个实体相关联，以指示它们在文本中的重要性，不要与表示模型对其预测的信心程度的置信度混淆。