问题标签 [watson-nlu]

我正在尝试通过发现将 watson 知识工作室模型添加到基于对话的聊天机器人中。我的问题是，当我开始使用带有自己的类型系统的 WKS 模型时，如何使用对话中已经定义的实体。

我有大约 200 个文档需要完成 IBM Watson NLU 分析。当前，一次执行一个处理。NLU 能否进行批量分析？批量加载文件然后响应结果的正确 python 代码或过程是什么？最终目标是获取结果以分析哪些文档本质上相似。非常感谢任何方向，因为 IBM 支持文档不包括批处理。

NLU（自然语言理解）分析调用失败，错误代码如下，

这从 2017 年 10 月 9 日开始发生。
它有时有效，但大多数时候都失败了。
是否为 NLU 部署了任何更改？

我是 IBM watson API 的新手.....我正在尝试他们提供的这个示例代码，我收到了这个错误

TypeError：“实体”类型的对象不是 JSON 可序列化的

当我Watson api NLU使用city位于India. 我得到空实体。它应该带有数据实体位置。那么我该如何解决这个问题watson NLU。

发送的语句是：

布巴内斯瓦尔MBA学院

布巴内斯瓦尔是城市

我正在使用 watson NLU 和自定义模型从简历中提取教育实体。

到目前为止，它工作正常，但如果提到不止一种教育，它不会按顺序返回结果。

例如，如果简历包含高中和大学，则它以错误的顺序返回数据，如下所示：

如何订购从模型本身找到的结果？

我正在使用 Watson NLU 并尝试对某些文本进行情感分析。问题是某些文本太小而无法检测到它是什么语言（例如：优秀的服务）。我有没有办法指定如果语言检测不可行，它应该考虑它是英语？

我的 NLU (Java) 的片段是这样的：

我正在通过 Node SDK 使用 IBM Watson 自然语言理解服务进行文本分析。我有一个长度接近 20 到 30 的句子数组。当我尝试遍历数组并调用 NLU 分析 API 时，我得到了Error : Too Many Request.

没有可用于批量文本分析过程的 API，我在 NLU 服务文档中看不到任何限制。我正在使用标准计划。

有没有办法摆脱这个错误？我想分析一个句子数组。

错误日志：

更新：

添加源代码：

我正在尝试结合使用 Watson 对话和 Watson NLU 来提取实体并将它们与列表进行比较。我需要访问返回的消歧信息，但它没有返回我输入的任何内容。

它正确地将公司、地点、人员等提取为实体，并进行了正确的分类。但是没有一个实体有消歧信息。有什么我想念的吗？所有实体都有 dbpedia 条目（我已经手动检查过）。

例如

更新：
我尝试像API 文档CNN中的示例一样输入，并且有效：

但没有别的了。它只适用于一小部分实体吗？

我正在开发一个同时使用 Watson 对话和 NLU 的聊天机器人。我的聊天机器人旨在提供有关其他人的信息——朋友、同事（例如：他们当前的位置、联系电话等）。聊天机器人无法将少数名字识别为人。我该如何处理这种情况？有什么想法吗 ？