内容简介:样本代码:使用 Watson Natural Language Classifier 服务识别自然语言的语境
import java.util.List;
import com.google.gson.JsonObject; import com.google.gson.JsonParser;
import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.NaturalLanguageClassifier; import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.model.Classification; import com.ibm.watson.developer_cloud.natural_language_classifier.v1.model.ClassifiedClass;
public class LanguageClassifier {
private static String data = "{"textToClassify" :"Will it rain tomorrow?"," + " "contextId" :"359f41x201-nlc-180573"," + " "username" :""," + " "password" :""," + " "endpoint" :"https://sandbox-watson-proxy.mybluemix.net/natural-language-classifier/api"," + " "skip_authentication" :"true"}";
public static void main(String[] args) { JsonParser parser = new JsonParser(); JsonObject jsonArgs = parser.parse(data).getAsJsonObject(); main(jsonArgs); }
public static JsonObject main(JsonObject args) { JsonParser parser = new JsonParser();
NaturalLanguageClassifier service = new NaturalLanguageClassifier();
service.setUsernameAndPassword
(args.get("username").getAsString(),
args.get("password").getAsString());
if (args.get("endpoint") != null)
service.setEndPoint(args.get("endpoint").getAsString());
if (args.get("skip_authentication") != null)
service.setSkipAuthentication((args.get("skip_authentication")
.getAsString() == "true") ? true : false);
Classification result = service.classify
(args.get("contextId").getAsString(),
args.get("textToClassify").getAsString()).
execute();
System.out.println("The most likely classification is " +
result.getTopClass() + "\n");
System.out.println("The complete list is:");
List<ClassifiedClass> classifications = result.getClasses();
for (ClassifiedClass nextClassification : classifications) {
System.out.println(" Classification:" + nextClassification.getName() +
" (confidence:" +
(int)(nextClassification.getConfidence() * 100) +
"%)");
}
JsonObject returnObject = parser.parse(result.toString()).getAsJsonObject();
return returnObject;
} }
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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汇编语言(第2版)
王爽 / 清华大学出版社 / 2008-4 / 33.00元
《汇编语言(第2版)》是各种CPU提供的机器指令的助记符的集合,人们可以用汇编语言直接控制硬件系统进行工作。汇编语言是很多相关课程(如数据结构、操作系统、微机原理等)的重要基础。为了更好地引导、帮助读者学习汇编语言,作者以循序渐进的思想精心创作了《汇编语言(第2版)》。《汇编语言(第2版)》具有如下特点:采用了全新的结构对课程的内容进行组织,对知识进行最小化分割,为读者构造了循序渐进的学习线索;在......一起来看看 《汇编语言(第2版)》 这本书的介绍吧!