在 IBM-Watson Knowledge Studio 中下载 ML 注释

Question

我在使用 WKS 的 NLP 应用程序中工作，经过训练后，得到的结果相当低。

我想知道是否有一种方法可以下载带有实体分类的注释文档，包括训练集和测试集，这样我就可以自动详细识别，关键区别在哪里，所以我可以修复它们。

人工标注的，可在"Assets" / "Documents" -> 下载文档集（右侧按钮）下载。

下面的Python代码，让你看看里面的数据：

import json
import zipfile
with zipfile.ZipFile(<YOUR DOWNLOADED FILE>, "r") as zip:
with zip.open('documents.json') as arch:  
    data      = arch.read()  
    documents = json.loads(data)
    print(json.dumps(documents,indent=2,separators=(',',':')))
    df_documentos = pd.DataFrame(None)
i = 0
for documento in documents:
    df_documentos.at[i,'name']         = documento['name']
    df_documentos.at[i,'text']         = documento['text']
    df_documentos.at[i,'status']       = documento['status']
    df_documentos.at[i,'id']           = documento['id']
    df_documentos.at[i,'createdDate']  = '{:14.0f}'.format(documento['createdDate'])
    df_documentos.at[i,'modifiedDate'] = '{:14.0f}'.format(documento['modifiedDate'])
    i += 1
df_documentos

with zipfile.ZipFile(<YOUR DOWNLOADED FILE>, "r") as zip:
    with zip.open('sets.json') as arch:  
        data = arch.read()  
        sets = json.loads(data)
        print(json.dumps(sets,indent=2,separators=(',',':')))

df_sets = pd.DataFrame(None)
i = 0
for set in sets:
    df_sets.at[i,'type']         = set['type']
    df_sets.at[i,'name']         = set['name']
    df_sets.at[i,'count']        = '{:6.0f}'.format(set['count'])
    df_sets.at[i,'id']           = set['id']
    df_sets.at[i,'createdDate']  = '{:14.0f}'.format(set['createdDate'])
    df_sets.at[i,'modifiedDate'] = '{:14.0f}'.format(set['modifiedDate'])
    i += 1

df_sets

然后可以循环读取压缩文件"gt"文件夹下的JSON个文件，得到详细的分句、分词和注释。

我需要的是能够通过 TEST 文档下载机器学习模型产生的注释，这些注释在 "Machine Learning Model" / "Performance" / "View Decoding Results" 中可见。

有了这个，我将能够识别可能导致修改类型字典和注释标准的特定偏差。

Answer 1

抱歉，此功能当前不可用。

您可以通过以下方式提交功能请求URL： https://ibm-data-and-ai.ideas.aha.io/?project=WKS

谢谢。

在 IBM-Watson Knowledge Studio 中下载 ML 注释

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