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我们正在使用 Watson Discovery Service (WDS) 实施问答系统。我们要求在单个文档中提供每个答案单元。我们有复杂的 PDF 文件作为语料库。PDF 文件包含两列数据、表格和图像。取而代之的是，将整个 PDF 文件作为语料库提取到 WDS 并使用段落检索，我们使用 Watson Document Conversion Service (WDC) 将每个 PDF 文件拆分为答案单元，然后我们将那里的答案单元提取到 WDS 中。

我们在使用 Watson Document Conversion 服务进行复杂的 PDF 拆分时面临两个问题。

1. 我们期望每个标题作为标题，相应的文本作为数据（答案）。但是，它将每章拆分为单个答案单元。有没有办法根据标题拆分两列文档？
2. 如果输入的 PDF 文件包含表格，则文档转换服务会将 PDF 文件中可用的结构化数据读取为简单文本（缺少表格格式）。有没有办法从 PDF 读取结构化数据以回答单元？

如何使用带有 python 的发现新闻服务从 json 生成像 IBM 这样的摘要

这个查询是否适合寻找 Infosys 的 CEO？输出以大型 json 格式显示我如何识别答案或创建摘要，如前十名首席执行官或人员。如何使用带有 python 的发现新闻服务从 json 生成摘要。我触发查询然后输出变成大 json 格式..如何从该 json 文件中找到正确的摘要我的查询是否正确

我是 Watson 服务的新手。
我正在创建一个聊天机器人，以根据学生的个人资料为他推荐最好的课程。

我应该执行诸如
“2016 年
哪个课程的截止百分比最高？”、“过去三年截止百分比最高的前 3 门课程是哪些？”之类的查询。ETC。，

我所做的是因为我有数据库管理的基本知识，所以我创建了 SQL 表。

但我在考虑 IBM Watson Conversation and Discovery 将如何提供帮助。我应该完全使用对话来执行查询还是创建课程和其他参数的文档并使用 Discovery 来检索答案并将其与对话集成。

最终我的问题是 Watson Conversation 足够了吗？

因此，当用户键入诸如“过去三年中截止百分比最高的前 3 门课程是哪些？”之类的查询时。机器人应该能够以图形形式返回数据（假设我有可用于形成图形的数据集）。

这是太大的文件，所以我想使用 python 找到“相关性”和“分数”。
如何获取此信息？

我创建了一个 WKS 模型，并在注释过程中使用了角色和子类型等类型系统属性以及实体。该模型将连接到 Watson Discovery。我现在对发现不是很熟悉。我想知道如何通过 Watson 发现提取和使用 WKS 中定义的实体类型的属性。

提前致谢。

我将查询DiscoveryV1作为“查询”传递给 API：

这将返回一个很大的 JSON。我只想选择 Watson 演示页面中显示的情绪分数。在演示页面中，JSON 输出很简短，但是当我DiscoveryV1通过 python 使用 API ( ) 时，并没有得到相同的 JSON 输出。有人可以帮忙吗？

我在 WKS 中创建了一个模型，其中包含关系类型和实体类型。我现在想将此模型部署到 Discovery。但是，在创建自定义配置时，我看不到添加 realtion_types 的选项。

因此，当我下载发现配置的 Json 副本以添加 WKS 的 model_id 时，我可以找到 Entity_types 但找不到关系类型。

这是否意味着 Discovery 不支持关系类型？

我正在尝试使用我的谷歌日历并将每一天作为文档发布到通过谷歌脚本进行的沃森发现。我的代码看起来像这样。

但是，这会收到错误 415 不支持的媒体类型。虽然 application/json 是受支持的类型，但我已经相应地设置了 contentType。有什么建议么？

当 UrlFetchApp.Fetch 运行时，parms 变量如下所示：

我试图找出从大量文档中单独提取关键字和概念的正确方法。在 DW 上，建议使用 IBM Watson-Knowledge Studio。Knowledge Studio 链接到 Discovery，我似乎无法在 Discovery API 参考中找到如何单独提取关键字和概念。我可以轻松地查看宏观层面的概念，但是我需要单独为每个文件提供关键字和概念。我的所有文件都已上传到 Knowledge Studio。此外，我还将所有内容都上传到了 Discovery。我无法提取每个文件的信息。API 参考指南不包括将信息提取到已上传文件的单个级别。上个星期，我提交了一张支持票，回复是在 Stackoverflow 上发布问题以获得额外支持。在大量文件中单独查找每个文件的关键字和概念的正确方法是什么？发现还是 NLU？

非常感谢任何指导。