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归档日期：: 2019-07-02
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如今，企业开始纷纷关注自身的社交媒体资料，同时还可以通过分析和分类从洞察中得出他人对自身的看法。此 Code Pattern 订阅 Twitter 昵称或标签，利用 Watson Tone Analyzer、Natural Language Understanding (NLU) 及 Watson Assistant API 来分析内容，来对推文进行分类（按意图）。随后，经过扩充的元数据会保存到 Cloudant 数据库中，再使用 Map Reduce 功能来深度洞察数据。
概览
在此 Code Pattern 中，我们的服务器应用会订阅用户配置的 Twitter 订阅源。对接收到的每条推文都进行情感基调和情绪分析。推文的意图是由 Watson Assistant 服务确定的。所有数据都存储在 Cloudant 数据库中，并且还有机会存储历史数据。在 Web UI 中，此类信息显示为一系列图形和图表。
完成本 Code Pattern 后，您将掌握如何：
- 运行应用来监视 Twitter 订阅源。
- 将推文发送至 Watson Tone Analyzer、Assistant 和 Natural Language Understanding 进行处理和分析。
- 将信息存储在 Cloudant 数据库中。
- 在 Node.js Web UI 中信息显示。
流程
- 推文由 Twitter 向外推送。
- Cognitive Social CRM 应用 (server.js) 处理推文。
- Watson Tone Analyzer 服务执行情绪和情感基调分析。
- Watson Natural Language Understanding 服务提取关键字和实体。
- Watson Assistant 服务从推文中提取意图（动词）。
- 推文和元数据存储在 Cloudant 中。
- Web UI 显示图表和图形以及推文。
操作说明
设置工作分三个主要步骤完成。你需要下载代码、设置应用程序，并将代码部署到IBM Cloud。如果希望在本地运行代码，还需要一个步骤在本地配置凭据。
- 克隆存储库。
- 安装依赖关系。
- 处理推文请求。
- 使用 IBM Cloud 创建 Watson 服务。
- 导入 Assistant 工作空间。
- 配置凭证。
- 运行应用程序。
本文翻译自：Stream and analyze Tweets to create a social media dashboard（2017-11-17）