Alchemy Language – do czego służy?


24 listopada 2016

Grzegorz Abramczyk

Alchemy Language – do czego służy?

Alchemy Language jest zestawem usług analizy tekstu, oferowanych przez IBM w obszarze serwisów kognitywnych. Został on stworzony przez AlchemyAPI – firmę przejętą przez IBM na początku 2015 roku. Aby zacząć eksperymentować z Alchemy Language wystarczy się zarejestrować, następnie otrzymujemy darmowy klucz pozwalający na wywołanie pełnego API ograniczoną ilość razy w miesiącu.

Udostępniane usługi można podzielić na kilka grup: pierwsza z nich to usługi użytkowe pozwalające wydobyć ze strony atrybuty, takie jak autor, tytuł, język, data publikacji. Przy ich użyciu można również oczyścić stronę z nieistotnych dla treści elementów, takich jak reklamy czy linki nawigacyjne, wyłowić wszelkie daty, osadzone kanały internetowe (web feeds) oraz dane w mikro-formatach.

Drugą grupę stanowią usługi pozwalające ustalić emocje autora tekstu oraz ocenić jego nastawienie.

Do trzeciej grupy należą serwisy tagowania i kategoryzacji tekstu, poczynając od wyszukiwania słów kluczowych, poprzez wyławianie kluczowych dla tekstu bytów i konceptów do klasyfikacji tekstu wedle określonej systematyki.

Ostatnią grupę stanowią usługi związane z rozbiorem tekstu na zdania oraz analizą tak przygotowanych danych z wykorzystaniem funkcjonalności z wcześniejszych grup.

Korzystanie z Alchemy Language opiera się na prostych wywołaniach REST. Większość operacji API może przyjmować wsad w postaci tekstu, markupu html lub adresu url materiału. Pozwala to na dostosowanie wywołania do posiadanego formatu danych oraz do tego, czy analizowane dokumenty zostały opublikowane w sieci. Praca z rozwiązaniem Alchemy Language jest bardzo prosta, więc głównym pytaniem staje się: do czego i jak wykorzystać jego wyniki?

Pierwszym obszarem, w którym logicznym wydaje się zastosowanie Alchemy Language jest wsparcie indeksowania i przeszukiwania dokumentów – zarówno wewnętrznych, jak i tych znalezionych w internecie. Operacje Alchemy Language pomogą automatycznie skategoryzować i opatrzyć dokument metadanymi bez ludzkiej ingerencji. Drugim obszarem, w którym można wykorzystać Alchemy Language jest analiza mediów społecznościowych, API pozwoli na wyłowienia z natłoku niestrukturalizowanych danych sygnałów, które następnie można poddać dalszej analizie. Jeszcze innym pomysłem może być analiza emocji i uczuciowości w korespondencji z klientem, jak również wspieranie agentów i konsultantów poprzez identyfikację kluczowych tematów korespondencji i oferowanie adekwatnych materiałów referencyjnych.

Jakie ograniczenia posiada Alchemy Language? Przede wszystkim obecnie rozwiązanie obsługuje ograniczoną liczbę języków. Aktualnie potrafi rozpoznać, że tekst jest w języku polskim, ale nie dokona już na nim bardziej zaawansowanych analiz. Wyniki analizy są mocno wrażliwe na długość posiadanego fragmentu. Zarówno zbyt krótki, jak i zbyt długi tekst może przynieść błędne rezultaty. Ostatnią cechą – i celowo nie mówię tu o ograniczeniu – jest fakt, że samo Alchemy Language nie stanowi kompletnego rozwiązania. Mówiąc wprost – trzeba mieć pomysł jak spożytkować jego wyniki, by odnieść korzyść z jego użytkowania. Z drugiej strony nie ogranicza nas do wykorzystania go w konkretnych zastosowaniach.

Zainteresował Cię nasz blog i chcesz wiedzieć więcej?

Zapisz się na nasz newsletter

Na Twój e-mail wyślemy ciekawe informacje związane z blogiem i IBM