A día de hoy -esta tecnología evoluciona a una velocidad endiablada- cuando le enviamos un texto (indicando su idioma) nos ofrece los siguientes análisis:
- Entidades: Encuentra todo tipo de personas, lugares, eventos, etc. Por ejemplo en la frase: "Donald Trump vive en la Casa Blanca" te obtendrá la entidad "Donald Trump" identificada como persona y "Casa Blanca" identificada como lugar.
- Keywords: Busca palabras clave en un texto, si le envías por ejemplo la url de una web de deportes te obtendrá los nombres de los jugadores, los datos del partido, etc.
- Relaciones: Detecta relaciones en un texto, por ejemplo, en "Rafa Nadal ganó el Open de Australia" detectará la relación entre Rafa Nadal y el Open de Australia.
- Conceptos: Detecta conceptos relacionados con el texto, por ejemplo en el texto "Me gusta mucho jugar a Street Fighter" me respondería el concepto "videojuego".
- Semántico: Realiza un análisis semántico de los textos. Por ejemplo con "Gabriel come manzanas" nos devolvería "subject:Gabriel", "action:come", "object:manzanas".
- Categorías: Obtiene del texto una lista de 5 categorías relacionadas con el mismo.
- Emoción: Analiza las emociones relacionadas con un texto o sus palabras clave.
- Metadata: Analiza los metadatos de una página web.
Como he comentado antes el NLU de Watson está en constante evolución, cada vez ofrece más opciones y más precisión, así que a mantenerse informados que es una tecnología muy potente.
A nivel económico pagas por consumo, lo habitual en los servicios en la nube.
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