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我想以这样的方式训练 nlc - 如果我输入 - “Sharpies”或“Cakes”或“iPhone6”，那么它应该导致订单作为意图。

但它不适用于所有产品，因为意图应该适用于所有产品名称，我需要用很少的产品名称训练 NLC，它适用于所有产品（动态）。

由于我们有数千种产品，如何才能将所有产品的意图作为“订单”而不是在“.csv”中添加全部（不想硬编码所有产品名称）？

您能帮我检索所有动态产品名称的确切意图作为 NLC 的输入吗？

使用 Watson 的 NLC API 时，是否可以为课程使用量表？例如，1-5 分或是/否/可能分类？

我的训练数据由一系列新闻标题组成。对于每一个，我都有一个不有趣、有点有趣和非常有趣的“类”。我想根据读者过去发现的有趣内容来预测它是否是读者感兴趣的标题。因为它感觉更像是一个预测 1 到 3 之间数字的回归模型，所以我想知道分类器是否能在这个应用程序中正常工作。想法？

我们知道的基本事实用于重新训练 NLC 或 R&R。

基本事实是问题级别的训练数据。

例如

“今天有多热？，温度”

问题“今天有多热？” 因此被归类为“温度”类。

应用程序启动后，将收到真实的用户问题。有些是相同的（即来自真实用户的问题与基本事实中的问题相同），有些是相似的术语，有些是新问题。假设应用程序有一个反馈循环来了解类（对于 NLC）或答案（对于 R&R）是否相关。

简而言之，这里的主要问题是关于 NLC 和 R&R 的再培训方法是什么……

在使用http://watson-on-classifier.mybluemix.net上的精彩演示时，您有时会得到答案“抱歉，我不明白这个问题。请尝试重新措辞。” 当您的问题与任何受支持的主题无关时。

我不明白如何使用 Watson 自然语言分类器来做到这一点：在我看来，无论条目是什么，它都会选择它已经训练过的类之一......你如何实现对某些条目的拒绝，因为“不以足够的信心匹配任何课程”？

谢谢你的帮助。

作为概念的基本证明，在一个使用输入 x、偏差 b、输出 y、S 个样本、权重 v 和 t 教师信号对 K 类进行分类的网络中，如果匹配样本在 k 类之下，则 t(k) 等于 1。

变量

让 x_(is) 表示 s_(th) 样本中的 i_(th) 输入特征。v_(ks) 表示一个向量，该向量包含从 s_(th) 样本中的所有输入到 k_(th) 输出的连接权重。t_(s) 表示 s_(th) 样本的教师信号。

如果我们扩展上述变量以考虑多个样本，则必须在声明变量 z_(k)、激活函数 f(.) 并使用 corss 熵作为成本函数时应用以下更改： 推导

通常在学习规则中，总是包含 delta ( t_(k) - y_(k) )，为什么 Delta 没有出现在这个等式中？我是否遗漏了某些东西，或者显示的 delta 规则不是必须的？

当我尝试根据以下文档创建 NLC 的新分类器时： http ://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/natural-language-classifier/api/v1/?node#create_classifier

我无法创建新的分类器。这是错误：

我不应该收到那种错误。

CSV 文件非常小，仅供测试。

也许我做错了什么。但是那个错误：“未定义”并没有说什么......

这是代码（与文档相同）

有人知道该怎么做吗？

在执行教程中给出的 curl 命令进行训练时

curl -i -u "5731de06-c553-4ef7-a8ff-33bd0229c8e3":"H0fCVUwrEito" \ -F training_data=@/F:/旧电脑数据/Tejal_Data/TITL/IBM_Bluemix/techm_data_train.csv \ -F training_metadata="{ \"language\":\"en\",\"name\":\"TutorialClassifier\"}" \" https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers "

我收到以下错误

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>curl -i -u "5731de06-c553-4ef7-a8ff-33bd0229c8e3" :"H0fCVUwrEito" \ curl: (6) 无法解析主机：\

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>-F training_data=@/F:/Old PC data/Tejal_Data/TITL /IBM_Bluemix/techm_data_train.csv\'-F'不被识别为内部或外部命令、可运行的程序或批处理文件。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>-F training_metadata="{\"language\":\"en\",\"name \":\"TutorialClassifier\"}" \'-F ' 不是内部或外部命令、可运行程序或批处理文件。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>" https://gateway.watsonplatform.net/natural-langu age-classifier/api/v1/classifiers" 文件名、目录名或卷标语法为不正确。

C:\curl-7.49.1-win64-mingw\bin>

我是 IBM Bluemix Watson 应用程序开发的新手。我开发了一个自然语言分类器应用程序，同时通过 cURL 在分类器中上传训练数据。

我收到以下错误：

Watson 的服务自然语言分类器 (NLC) 有一个 Rest Api，用于导出文件 .csv 进行训练？

我现在正在使用 nltk 学习 naivebayes 分类器。

在文档（http://www.nltk.org/book/ch06.html）1.3文档分类中，有一个featureset示例。

所以特征集形式的例子是 {('contains(waste)': False, 'contains(lot)': False, ...},'neg')...}

但我想将字典形式从'contains(waste)': False更改为'contains(waste)': 2。我认为那种形式（'contains（waste）'：2）很好地解释了文件，因为它可以计算世界的频率。所以特征集是{('contains(waste)': 2, 'contains(lot)': 5, ...},'neg')...}

但我担心'contains(waste)': 2和'contains(waste)': 1是否与 naivebayesclassifier 完全不同。然后它无法解释'contains(waste)': 2和'contains(waste)': 1的相似性。

{'contains(lot)': 1 和 'contains(waste)': 1}和{'contains(waste)': 2 和 'contains(waste)': 1}可以与程序相同。

nltk.naivebayesclassifier 能理解单词的频率吗？

这是我使用的代码