Analice usuarios y etiquetas de Twitter para encontrar sentimiento y contenido

Resumen

Las organizaciones cada vez están más interesadas en sus perfiles de las redes sociales, y pueden utilizar el análisis y la clasificación para obtener conocimientos acerca de cómo son percibidas. Este patrón se suscribe a los nombres de usuario o a las etiquetas de Twitter y analiza el contenido con Watson Tone Analyzer y Natural Language Understanding (NLU), y también utiliza la API de Watson Assistant para (intentar) clasificar los tuits. Los metadatos enriquecidos después son guardados en una base de datos de Cloudant, donde se utilizan funciones de Map Reduce para proporcionar conocimientos de alto nivel sobre los datos

Descripción

En este patrón, nuestro servidor de aplicaciones se suscribe a un feed de Twitter que es configurado por el usuario. Cada tuit recibido es analizado para encontrar sentimientos y tonos emocionales. La intención del tuit se determina a través del servicio Watson Assistant. Todos los datos se almacenan en una base de datos Cloudant, donde también se pueden almacenar los datos históricos. La información se presenta en una IU Web como una serie de diagramas y gráficos.

Cuando complete este patrón, usted habrá aprendido lo siguiente:

  • Ejecutar una aplicación que supervise un feed de Twitter.
  • Enviar los tuits a Watson Tone Analyzer, Assistant y Natural Language Understanding para que los analicen y procesen.
  • Almacenar la información en una base de datos de Cloudant.
  • Presente la información en una IU web de Node.js.

Flujo

flujo

  1. Twitter hace a un lado tuits.
  2. La aplicación Cognitive Social CRM (server.js) procesa los tuits.
  3. Watson Tone Analyzer Service realizar un análisis del sentimiento y del tono emocional.
  4. Watson Natural Language Understanding Service extrae palabras clave y entidades.
  5. Watson Assistant Service extrae las intenciones (verbos) de los tuits.
  6. Los tuits y los metadatos se almacenan en Cloudant.
  7. La IU Web muestra gráficos y diagramas además de los tuits.