没有名为“ibm_watson.natural_language_understanding_v3”的模块

Question

我正在尝试使用 IBM Tone sentiment API，但在开始时遇到了困难。 我遵循https://cloud.ibm.com/apidocs/tone-analyzer?code=python中显示的文档。 运行以下代码后：

pip install --upgrade "ibm-watson>=6.0.0"
from ibm_watson import ToneAnalyzerV3

我收到以下错误： No module named 'ibm_watson.natural_language_understanding_v3'

即使在尝试访问Watson Tone Analyzer Customer Engagement 端点以访问 Natural Language Understanding ( https://cloud.ibm.com/docs/natural-language-understanding?topic=natural-language-understanding-tone_analytics ) 时也是如此。 在页面上，它让我回到初始音调分析页面。

我将不胜感激有关如何在任何音调分析端点上开始使用 IBM 的指导

Answer 1

我建议直接使用 NLU 模块。 如果你 go 到REST API NLU Tone 文档，在右侧你可以看到你可以使用的示例代码。

它还在链接中解释了如何使用替代音调分析器的音调 model。

基本上，您需要参考 model tone-classifications-XX-v1 ，其中 XX 是en或fr 。

这是一些示例代码和基于文档的 output。

API和URL为NLU实例服务页面->管理选项卡中的值。

import json
from ibm_watson import NaturalLanguageUnderstandingV1
from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import IAMAuthenticator
from ibm_watson.natural_language_understanding_v1 import Features, ClassificationsOptions

apikey = 'APIKEY'
url = 'URL'

# Only 'en' and 'fr' available at the time of writing this.
language = 'en'
tone_model = f'tone-classifications-{language}-v1'

text = 'This is awesome! Thanks a lot! I am so happy this solved my problem.'

authenticator = IAMAuthenticator(apikey)
nlu = NaturalLanguageUnderstandingV1(
    version='2022-04-07',
    authenticator=authenticator
)

nlu.set_service_url(url)

response = nlu.analyze(
    text=text,
    features=Features(classifications=ClassificationsOptions(model=tone_model))).get_result()

print(json.dumps(response, indent=2))

这应该生成如下内容：

{
  "usage": {
    "text_units": 1,
    "text_characters": 68,
    "features": 1
  },
  "language": "en",
  "classifications": [
    {
      "confidence": 0.867106,
      "class_name": "satisfied"
    },
    {
      "confidence": 0.729703,
      "class_name": "excited"
    },
    {
      "confidence": 0.283219,
      "class_name": "polite"
    },
    {
      "confidence": 0.154289,
      "class_name": "sympathetic"
    },
    {
      "confidence": 0.029122,
      "class_name": "sad"
    },
    {
      "confidence": 0.013206,
      "class_name": "frustrated"
    },
    {
      "confidence": 0.005977,
      "class_name": "impolite"
    }
  ]
}