テキストを読む時間を短縮し、選択プロセスを容易にするとともに、インデックスの効果を高めるために、抽出型要約を利用する

このパターンでは、IBM Watson Studio を使用してテキストの要約と視覚化に対処する場合の方法論を説明します。テキスト要約とは、ドキュメントを短くまとめてわかりやすくしたバージョンを作成するプロセスを意味します。テキストを要約する方法としては、抽出型要約と抽象型要約の 2 つがあります。このパターンで取り上げる抽出型要約には、ソース・ドキュメントからフレーズとセンテンスを選択して、テキストの要約を作り上げるプロセスが伴います。ソース・ドキュメントの内容と特に関連性が高いフレーズを選択するには、フレーズの関連性にランクを付ける手法が必要になります。このパターンでは、ドキュメントの内容をすぐに把握できるよう、データを視覚化する手法もいくつかデモンストレーションします。

このコード・パターンを完了すると、以下の方法がわかるようになります。

• ドキュメントとニュース・フィードに含まれるテキストを要約する
• 重要なトピックを抽出するために、テキストに基づくトピック・モデル化を作成する
• データに関する理解を深めるための視覚化を作成する
• データの要約と視覚化を解釈する
• テキストを分析し、その後の処理でレコメンデーションや情報に基づく決定を行えるようにする

詳細な手順については、README ファイルを参照してください。手順の概要は以下のとおりです。

1. IBM Cloud でアカウントを作成します。
2. 新しい Watson Studio プロジェクトを作成します。
3. ノートブックを作成します。
4. データを追加します。
5. 資格情報を挿入します。
6. ノートブックを実行します。
7. 結果を分析します。