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Obtenga insights acerca del parecer del cliente a partir de revisiones de productos

Este Code Patterns forma parte de la ruta de aprendizaje de Watson Discovery.

Resumen

¿Conoce lo que los clientes realmente piensan sobre su producto o servicio? Saber esta información es vital para su empresa y su subsistencia, y le permite adaptar su negocio según sus necesidades. Este Code Patterns utiliza comentarios sobre comida para explicar lo fácil que es extraer insights a partir de datos de comentarios brutos. Enseña un ejemplo práctico de una aplicación web que consulta y manipula datos de Watson Discovery. Y, con la ayuda de modelos personalizados de Watson Knowledge Studio, los datos tienen información adicional que proporcionan insights mejorados para analizar a los usuarios.

Descripción

En vez de depender de sus propias suposiciones, ¿cómo puede estar seguro de lo que sus clientes están diciendo exactamente sobre su empresa? La respuesta es poder analizar los datos brutos de los comentarios de los clientes en sitios de opiniones, foros, entre otros. La aplicación de Node.js de este Code Patterns utiliza varios componentes de la interfaz de usuario para demostrar cómo extraer y visualizar datos mejorados que el motor de Watson Discovery proporciona. Los datos se mejoran más a través de un modelo personalizado de Watson Knowledge Studio que se creó específicamente para manejar tipos de datos de comentarios sobre alimentos. Puede utilizar los múltiples componentes de la IU de esta aplicación como punto de partida para desarrollar sus propias aplicaciones de Watson Discovery.

Como aprendió en Code Patterns anteriores, el principal beneficio de utilizar Watson Discovery es su potente motor que brinda mejoras cognitivas e insights sobre los datos. La aplicación de este Code Patterns brinda ejemplos de cómo demostrar esas mejoras a través del uso de filtros, listas y gráficos.

Puede utilizar Watson Knowledge Studio con un modelo de anotaciones predeterminado para capacitar a Watson acerca de entidades y relaciones adicionales que van más allá de este proceso de extracción y mejora de entidades personalizadas. Puede utilizar anotaciones para indicar entidades y sus relaciones en un pequeño subconjunto de documentos, que después se puede aplicar a un conjunto de documentos similar mucho más grande. Este modelo se puede aplicar a una instancia de Watson Discovery e incorporarlo a un proceso de mejora de Discovery a medida que los documentos se suben al servicio.

Cuando haya completado este Code Patterns, usted debería saber:

  • Cargar y mejorar los datos en Watson Discovery
  • Usar Watson Knowledge Studio para crear un modelo de anotaciones personalizado
  • Desplegar un modelo de Watson Knowledge Studio en Discovery
  • Consultar y manipular datos en Discovery
  • Crear componentes de la IU para representar datos mejorados que han sido creados por Discovery
  • Desarrollar una aplicación web completa que usa tecnologías JavaScript para presentar los datos y mejoras de Discovery

Flujo

Flujo: usuario, nube, externo

  1. Importar los comentarios de los clientes a la colección de Discovery.
  2. Cargar un conjunto de documentos de comentarios de muestra en Watson Knowledge Studio para realizar las anotaciones.
  3. Crear un modelo de Watson Knowledge Studio y capacitarlo.
  4. Implementar el modelo de Watson Knowledge Studio en una instancia de Watson Discovery.
  5. El usuario interactúa con el servidor backend a través de la interfaz de usuario de la aplicación. La IU de la aplicación frontend utiliza React para representar los resultados de la búsqueda y que el backend utiliza para representar por el lado del servidor. El frontend utiliza componentes de semantic-ui-react y tiene diseño adaptativo.
  6. Procesa los datos y los redirige al servidor backend, que es responsable de la representación por el lado del servidor de las vistas que se muestran en el navegador. El servidor backend es escrito empleando Express y usa el motor express-react-views para procesar vistas escritas empleando React.
  7. El servidor backend envía las solicitudes de los usuarios a Watson Discovery. Esto actúa como servidor proxy, redirigiendo las consultas desde el frontend hasta la API de Discovery mientras mantiene las claves confidenciales de la API ocultas para el usuario.

Instrucciones

¿Listo para poner este Code Patterns en uso? Los detalles completos sobre cómo iniciar la ejecución y utilizar esta aplicación se encuentran en el README.

Conclusión

Este Code Patterns le muestra cómo usar comentarios sobre comida para explicar lo fácil que es extraer insights a partir de datos de comentarios. Este Code Patterns forma parte de la serie Ruta de Aprendizaje: Introducción a Watson Discovery. Para continuar con la serie y conocer más funciones de Watson Discovery Service, eche un vistazo al siguiente Code Patterns, Mejorar el servicio de atención al cliente Smart Document Understanding.