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Watsonと連携したPepper:NLCを使用して質問に答えるPepperを作ってみよう

Watson NLCと連携して質問に回答できるpepper作成

前回記事で紹介した「Watsonと連携したPepper:Speech to Textで音声認識精度を上げてみよう」で、会話を聞き取れるPepperを開発できたら、次のステップアップとして質問に回答できるPepperを作ってみましょう。

 

準備するもの

Pepperアプリ開発用のコレグラフは言うまでもありませんね。

そして、今回使用するWatson API は「Natural Language Classifier」です。

Bluemix上で「Natural Language Classifier」を作成することができます。

また、このAPIを使用するには機械学習をしておく必要があります。

「Natural Language Classifier」の詳細な作り方については以下の記事を参考にしてください。

Watson APIのNLCを簡単に作成して使う方法

 

また、当記事最後にプロジェクトファイルのダウンロードリンクを貼ってあります。

手っ取り早く使ってみたい方は、記事最後まで読み飛ばしてください。

 

プロジェクトファイルの説明

前回作成したPythonボックス「Watson STT」に後に、NLC用のPythonボックス「Watson NLC」を繋げています。

人が質問した内容を「Watson STT」でテキスト化し、それを「Watson NLC」ボックスに繋いでPepperが質問に対する回答をする仕組みになっています。

「Watson NCL」Pythonボックスのソースは以下の通りです。

一番確信度の高い分類[“top_class”]を取得するようにしています。

必要に応じて変更してください。

 

プロジェクトファイルのダウンロードはこちらから → Natural Language Classifier.zip

 

実機で確認済みです。

 

是非お試しあれ。

 


その他のPepperアプリ記事はこちらから

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