python - 访问IBM Watson nl-classifier中的置信度参数

我正在构建一个Web应用程序，当我输入网页时，它将获取网页的文本内容，将其标记化并将每一行提供给经过训练的分类器，我想要的是对那些置信度参数> 0.98。以下是从bluemix网站获取的示例：

     {
  "classifier_id": "10D41B-nlc-1",
  "url": "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language-classifier    /api/v1/classifiers/10D41B-nlc-1/classify?text=How%20hot%20wil/10D41B-nlc-1",
  "text": "How hot will it be today?",
  "top_class": "temperature",
  "classes": [
    {
      "class_name": "temperature",
      "confidence": 0.9998201258549781
    },
    {
      "class_name": "conditions",
      "confidence": 0.00017987414502176904
    }
  ]
}

现在在上面的示例中，我想要使用class_name的东西：温度>置信度> 0.95。

 #if class.temperature.confidence > 0.98
     #do something with it

可能吗？

最佳答案

使用来自应用程序NLP的JSON返回，您可以在同一true中加入两个条件if来做到这一点。

在这种情况下：

if classes.classes_name === 'temperature' and classes.confidence > 0.95
//do something

Python将and和or用于逻辑操作条件。 and将检查两个条件是否为true。如果有的话，做点什么。

关于python - 访问IBM Watson nl-classifier中的置信度参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43695139/