強力なアナリティクス・エンジンによってデータにコグニティブ・エンリッチを適用し、洞察を引き出す

Watson Natural Understanding サービスを利用する最大の利点は、コグニティブ・エンリッチを適用してデータから洞察を引き出す、その強力なアナリティクス・エンジンにあります。抽出される主なエンリッチには、次のものがあります。

• エンティティー – 人、企業、組織、都市など
• キーワード – データのインデックス付けや検索で通常使用される重要なトピック
• 概念 – 必ずしもデータ内で参照されているとは限らない、識別された一般概念
• 感情 – 各ドキュメントの全体的な感情 (肯定的または否定的)

これらのエンリッチを表示するために使用するのは、D3.js という強力な視覚化手法を提供する JavaScript ライブラリーです。このアプリでは、データを活性化するのに役立つ D3.js を使用してエンリッチのそれぞれを対話式バブル・クラウドで表示し、各要素のサイズと位置によって、その相対的重要性を示します。

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。

• Watson Natural Language Understanding のインスタンスを作成して使用する
• Apache Tika を使用して非構造化ファイルからテキストを抽出する
• D3.js を使用して視覚化を表示する