AWS技术能否查询智能到足以理解上下文,而不仅仅是字面意义?
创始人
2024-09-26 01:00:37
0

AWS提供了一些自然语言处理服务,如Amazon Comprehend和Amazon Lex,可以让开发者编写应用程序来理解文本和自然语言。以下是代码示例:

使用Amazon Comprehend进行文本分析:

import boto3

comprehend = boto3.client('comprehend')

text = "I am feeling happy today!"

# Detect the sentiment of the text
sentiment = comprehend.detect_sentiment(Text=text, LanguageCode='en')

print(sentiment)

输出将是:

{
    'Sentiment': 'POSITIVE',
    'SentimentScore': {
        'Positive': 0.9769369368553162,
        'Negative': 0.0007482350869551,
        'Neutral': 0.02237393428337574,
        'Mixed': 0.0009418687152636356
    },
    'ResponseMetadata': {
        'RequestId': 'XXXXXX',
        'HTTPStatusCode': 200,
        'HTTPHeaders': {...},
        'RetryAttempts': 0
    }
}

使用Amazon Lex进行对话构建:

import boto3
import json

client = boto3.client('lex-runtime')

# Send a message to the chatbot
response = client.post_text(
    botName='MyBot',
    botAlias='Test',
    userId='12345',
    inputText='I want to book a flight from New York to London'
)

print(response['message'])

输出将是:

'What is your departure date?'

通过这些AWS服务,可以让机器具有更高的智能和上下文理解能力。

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