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    Alchemy 언어 API 외부의 Watson Knowledge Studio에서 생성 된 모델을 사용해 본 사람이 있습니까? 아니면 항상 모델을 지식 스튜디오에 업로드해야하며 그 다음에는 API와 대화해야합니까?

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    사용자의 질문에서 부품 번호를 식별 할 엔티티가 필요하며 약 4k에서 5k 개의 부품 번호가 있습니다. 우리가 Watson Conversation 서비스에 넣을 수있는 엔티티. 엔티티에 1000 개의 값을 넣으려고했는데 대화 도구가 멈추기 시작했습니다. 엔티티에서 많은 수의 값을 구성하여 대화에서 식별 할 수있는 좋은 방법이 있습니까?

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    나는 bluemix를 시험해 본다. 서비스는 오직 독일어, Spannish, 영어만을 제안하지만, 아마도 그것은 무료 계획의 beacause 일 것이다.

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    꽃의 꽃다발은 우리의 문제 영역에 대한 상당히 비유입니다. 장미 - : 10 - 양귀비 : 9 - 데이지 : 5 - lillies입니다 : 예를 들어 ,의 서른 꽃의 테스트 이미지 가정하자 5 를 - 해바라기 : 1 인가 왓슨에게 꽃다발의 그림을 보여주고 주어진 꽃의 밀도, 심지어 비율이나 어떤 것에 대해 답할 수있는 훈련 방법이 있습니까? 아이디어가 있다

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    꽃다발은 우리의 문제 영역에 대해 상당히 정확한 비유이며, 우리는 another S.O. question을 가지고 우리의 문제/목표에 대한 다른 접근 방법의 타당성을 묻습니다. 꽃의 종류별로 수업을하는 것이 아니라, 꽃다발의 내용과 복잡한 조합에 따라 필요한 조치에 따라 수업을 만들었습니까? 는 우리의 테스트 이미지에 꽃다발에있는 경우의 그를 가정 해 봅시

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    모든 2 자의 상태 코드와 해당 이름을 동의어로 포함하는 US State 엔터티를 만들려고합니다. 나는 이것을 사용하여 응답을 일치시키고 슬롯을 통해 컨텍스트 변수를 연결합니다. 사용자가 "I live in Texas"와 같은 것을 말하면 Watson은 @state : IN 및 @state : TX와 일치합니다. Watson은이 시나리오에서 컨텍스트 또는

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    현재 사용자의 질문에 대한 의도를 얻기 위해 NLC (Watson Natural Language Classifier) ​​서비스를 사용하고 있습니다. 하지만 NLC를 구성하고 유지하는 일은 점점 어려워지고 있습니다. 따라서 Watson Conversation 섹션을 사용하여 사용자 질문의 의도 만 파악할 수 있는지 여부는 궁금하여 서비스의 대화의 응답이 아

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    우리는 질문 & WDS (Watson Discovery Service)를 사용하는 응답 시스템을 구현하고 있습니다. 우리는 각 답변 단위가 하나의 문서로 가능하도록 요구했습니다. 우리는 코퍼스로 복잡한 PDF 파일을 가지고 있습니다. PDF 파일에는 두 개의 열 데이터, 표 및 이미지가 들어 있습니다. 대신 전체 PDF 파일을 WDS의 자료로 사용하고 통로

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    목표 : 실제 사람에게 대화를 전달하십시오. 문제 : 오히려 그냥 "나는를 모르는 "같은 말보다 고객이 우리의 대화가 대답하도록 프로그램되지 않은 (또는 인식하지 않음) 질문을, 우리는 많은 것 오히려 살아있는 대표에게 질문을 전달하십시오. SMS 또는 전화로 대화를 전달하는 것이 옵션 일 수 있지만 EMAIL은 분명 우리의 취향입니다. 질문 : 어떻게하면

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    왓슨 (Watson)과 같은인지 시스템을 사용하여 소스 코드의 표절 인쇄물을 탐지하는 애플리케이션을 개발해야합니다. 현재 Jplag (https://github.com/jplag/jplag)를 사용하여 소스 코드를 분석하고 토큰 화 된 파일을 얻습니다. 내 문제는 Watson이 비정형 파일 분석을 위해 많이 사용되는 시스템이라는 것을 알았습니다. 대신, 토