问题标签 [nl-classifier]
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ibm-cloud - IBM Cloud-Watson NLC - TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'iam_apikey'
我目前正在尝试从 repo 部署应用程序。（https://github.com/IBM/nlc-icd10-classifier#run-locally）但它给了我这个错误：
我在 Python 3.6.8
应用程序.py：
.env：
java - IBM Watson NLC - 如何在 Java SDK 中重新训练现有分类器
我想通过 java sdk 向我的分类器添加更多示例。这个想法是定期增加数据大小并改进分类器。但是，文档仅显示创建新分类器的训练选项。
如果我不能重新训练，是否可以通过sdk获取原始分类器中使用的数据来训练一个新的分类器？
如果此功能不存在，最好的方法是什么？在本地增加我的数据并在发送整个数据库的每列新火车中创建新分类器？
nl-classifier - 继上一个问题之后：我有一个警告：分类器“AuthResult”没有伴随对象，因此必须在此处初始化
除了我之前关于上述问题的问题，我还在这里放置了完整的代码。正如我在之前的问题中提到的，我已经在 Fun() 之前将 Auth 初始化为 uAuth=FirebaseAuth.getInstance() 并包含私有 var uAuth: FirebaseAuth? = null 在类 RegisterAcitivity 下的代码开头。但问题仍然存在。我是否将 uAuth 的初始化放在了错误的位置？请帮忙。谢谢
ibm-watson - 从 Watson NLC 转换为 NLU
我们正在尝试使用相同的 NLC 训练 csv 数据从 Watson NLC 转换为 NLU。有 3 种分类模型可供转换。这些模型的现状都是“错误”。2 条模型消息是“发生内部训练错误，请重试”
1 条模型消息是“训练数据验证失败：标签 XXXX 的示例太少。至少需要 5 个”
有两个问题。
- NLC CSV 数据是否必须经过处理才能使用？
- 处理这些错误消息的最佳方法是什么？
谢谢你。