Uso de Watson Personality Insights via CURL

Clase 5 de 25 • Curso de Inteligencia Artificial con IBM Watson

edwin mateus

student•

Buenas tardes para todos, si alguien tiene problemas para realizar el ejemplo desde windows 10 utilizando CMD...aquí va la explicación de como se hace...primero debes descargar el archivo profile.txt desde "Archivos y Enlaces"... luego para tu comodidad guárdalo en alguna carpeta en tu computador …por ejemplo yo lo guarde en una carpeta llamada Watson y dentro de esta carpeta copie profile txt. Ahora debes ir a CMD e indicarle la ruta de donde esta profile.txt luego copiar el código curl.

NOTA: recuerden un detalle de la clase 3 se debe cambiar \ por ^. de lo contrario no va funcionar en cmd

curl -X POST -u "apikey:1W0HYwO8PNMm20zMxvo4RbTKc7eW612a2qsXfq3iXzT5" ^ --header "Content-Type: text/plain;charset=utf-8" ^ --header "Accept: application/json" ^ --data-binary @profile.txt ^ "https://api.eu-gb.personality-insights.watson.cloud.ibm.com/instances/9ec4d5bd-5226-4119-9f9f-4b0457f2f3eb/v3/profile?version=2017-10-13"

Estefanía David Rodríguez

student•

No me funcionó. Me sale el siguiente error:

Lo ejecuté con Git bash y aunque me sale el resultado, tengo problemas para visualizarlo en Json Beautifer.

HERNAN DARIO VELASQUEZ ORTIZ

student•

No me funciomaba debido a que olvidé cambiar \ por ^. Muchas gracias, excelente aporte.

Jhon Jaiver Supelano Rojas

student•

salio muy bien para que les salga igual que en el video en JSON Beautifier en el resultado le cambian de Code a Form

Julian David Orozco Colorado

student•

Gracias compañero, ya estaba asustado contando todo ese poco de bloques para ver si correspondia con el numero.

Liza Pamela Luque Flores

student•

Gracias :)

Juan Vallejos

student•

Hola amigos para los que tengan problema con PowerShell o CMD de windows

descarguen git... siguiente a todo... Luego abren gitbash y usan esa terminal
Descarguen Cygwin( Es una termina) instalan el paquete de curl. Cygwin crea el siguiente directorio C:\cygwin64\home\nombre_de_tu_pc dentro de este directorio podemos crear una carpeta para trabajar o pegar directamente pegar el profile.txt.

Antonio Jose Redondo Perez

student•

Gracias por la instrucción. No logré hacerlo funcionar con cmd ni powershell pero sí con gitbash

Antonio Jose Redondo Perez

student•

Sin embargo me salian errores que hacian que beautifier no lo reconociera, primero me salió al final: [{"warning_id":"JSON_AS_TEXT","message":"Request input was processed as text/plain as indicated, however detected a JSON input. Did you mean application/json?"},{"warning_id":"CONTENT_TRUNCATED","message":"For maximum accuracy while also optimizing processing time, only the first 250KB of input text (excluding markup) was analyzed. Accuracy levels off at approximately 3,000 words so this did not affect the accuracy of the profile."}] Le cambié el Content Type también como application/json. también me aparecía una línea en la mitad algo relacionado con el resultado y el tiempo: 100 291k 100 9893 100 281k 3483 99k 0:00:02 0:00:02 --:--:-- 102k Se la quité porque dañaba la estructura del json. ya el beautifier lo reconoció bien. Debo tener algo incompleto en la configuración. Pero bueno, funcionó. Debo seguir revisando

Josueth Acevedo

student•

Update: Al final pude hacerlo utilizando Python, en la variable text cargué el texto de una conversación de whatsapp mía con una persoan que conozco, primero limpié mis chats para que solo analizara a la otra persona y permíteme decirte que los resultados son asombrosos. Dejo el código para los que lo quieren implementar:

# Import personality Insights SDK
from watson_developer_cloud import PersonalityInsightsV3


# Import Json
import json

url = 'https://api.us-south.personality-insights.watson.cloud.ibm.com/instances/16cfc9a6-b9f1-4e4e-ace7-8582451c6a75'
apikey = 'dmj0tWqK9gnzoeRHYqjgfKunWnv4-tL6ol3IyABHhFMk'

service = PersonalityInsightsV3(
    url=url, iam_apikey=apikey, version="2017-10-13")

text = """

"""
profile = service.profile(text, content_type='text/plain',
                          content_language="es").get_result()
len(profile['warnings'])
print(json.dumps(profile, indent=2))

Isaac Carrada

teacher•

Sería intertesante que lo hicieras también con tu parte del chat...a ver que sale!

Estefanía David Rodríguez

student•

Súper interesante el ejercicio. Me puedes explicar como exportó la información para leerla desde python?

Adrian Huamani Ccallo

student•

DEFINITIVAMENTE FALTA ACTUALIZAR ESTE CURSO, ESTABA CON TODO EL ENTUSIASMO DE EMPEZAR PERO ME TOPO CON QUE PERSONALITY INSIGHTS ESTA EN DESUSO :(

Mateo Sepúlveda Olaya

student•

Edson Emanuel Tun Quim

student•

Usuario anónimo

user•

Me demoré hasta lograrlo. Primero desde la consola de comandos nos ubicamos en el directorio donde está el archivo profile. Luego, antes de copiar el código en la consola cambiamos ** por ^ quedando así:

curl -X POST -u &quot;apikey: XXXXXXXXXXXXXX&quot;   ^
--header &quot;Content-Type: text/plain;charset=utf-8&quot;   ^
--header &quot;Accept: application/json&quot; ^
--data-binary @profile.txt ^
&quot;https://api.us-XXXXXXXXXXXXXX/v3/profile?version=2017-10-13&quot;

En la consola de windows aparece así:

curl -X POST -u &quot;apikey: XXXXXXXXXXXXXXXXXX&quot;  ^
¿Más? --header &quot;Content-Type: text/plain;charset=utf-8&quot;  ^
¿Más? --header &quot;Accept: application/json&quot;  ^
¿Más? --data-binary @profile.txt ^
¿Más? &quot;https://api.us-XXXXXXXXXXXX/v3/profile?version=2017-10-13&quot;```

y sin problemas obtenemos los mismos resultados del profe.
Ahora al copiar todo el texto de resultado en https://jsonbeautifier.org/
se da click en embellecer y en la pestaña de la derecha cambiar a modo árbol.

Usuario anónimo

user•

Puedes usar GitBash en Windows y no es necesario hacer el cambio de los caracteres en todas las clases

Daniel Felipe Naranjo Cruz

student•

Ufff, este aporte ha sido el que más me ha servido en los cursos que llevo. Muchas gracias. Me tenía bloqueado poder ejecutar este curl en la terminal.

Diego Sebastián Silva

student•

Personality Insights descontinuado..... y ahora???

Kevin Fiorentino

student•

No te preocupes, continua con el resto de servicios de IBM Watson. Que este esté descontinuado como bien dices, no pasa nada. El curso ya tiene más de dos años y con el avance de la tecnología, es inevitable. Saludos!

Carlos Alberto Tapia Agámez

student•

La falta de explicación por parte del docente para Windows es la desfachatez de este curso, que falla.

Mateo Sepúlveda Olaya

student•

La única diferencia para Windows es cambiar todos los \ por ^.... Y eso se dijo en la clase 3

Carlos Mauricio Ruiz

student•

Lamentablemente desde el 1 de Diciembre de 2020 este servicio está en desuso, por lo que hoy para mi no hay localizaciones disponibles. https://cloud.ibm.com/docs/personality-insights?topic=personality-insights-about Invitan a utilizar natural language understanding

Edwin Jorge Arroyo

student•

Si estás windows y estás usando Git Bash como línea de comandos, y al momento de pasar a JSON Beautifier te sale error o siemplemente no te deja cambiar al formato... Trata de ejecutar en tu CMD de Windows desde la ruta en la que se encuentra tu archivo profile.txt esto:

curl -X POST -u "apikey:COPIA AQUÍ TU APIKEY" ^
--header "Content-Type: text/plain;charset=utf-8" ^
--header "Accept: application/json" ^
--data-binary @profile.txt ^
"COLOCA AQUÍ TU URL/v3/profile?version=2017-10-13"

Y posterior a eso, cambias la opción de Code de la parte derecha del JSON Beautifier por la opción Form, así:

Iván Ramiro Pinzón Pinto

student•

Me sirvió mucho, gracias por el aporte.

Marcos Suarez Realpe

student•

Muy util tu aporte, gracias.

Abelino Suarez

student•

Buenas Tardes, para los que les da este error
{"code":400,"sub_code":"S00014","error":"The number of words 6 is less than the minimum number of words required for analysis: 100"} Yo lo corregí así: Se debe verificar que la extensión del archivo este en .txt ademas de verificar que se este incluyendo la ruta completa de donde esta el archivo antecedido con un @, para mejor explicación les dejo el código aquí, YO ESTOY UTILIZANDO WINDOWS 10

curl -X POST -u "apikey:-VvaZE5-USidf315OUOJCquYEDNoEVwsfW_0LTs" ^
--header "Content-Type: text/plain;charset=utf-8" ^
--header "Accept: application/json" ^
--data-binary "@C:\Users\ABELINO\Desktop\perfil.txt" ^
"https://api.us-south.personality-insights.watson.cloud.ibm.com/instances/39791357-f366-44f7-88a6-4475820eb6ba/v3/profile?version=2017-10-13"```

Fataë 🏴

student•

Para quienes no les funciona con CMD y quieren intentarlo, aquí están los comando usados.

. IMPORTANTE: La razón por la que a muchos les ha fallado es por que NO dan correctamente la ubicación del archivo "profile,txt". . Para localizar un archivo en Windows hay una pequeña pero sustancial diferencia, el SEPARADOR, éste sirve para separar los diferentes elementos que componen la ruta.
Windows usa la barra invertida: \ Mientras que linux y Mac usan la barra diagonal /

. Entonces el PATH en Windows quedaría de la siguiente manera: "C:\Users\notre\Desktop\Watson-IBM\profile.txt"

curl -X POST -u "apikey:{apikey}" ^
--header "Content-Type: text/plain;charset=utf-8" ^
--header "Accept: application/json" ^
--data-binary @C:\Users\notre\Desktop\Watson-IBM\profile.txt ^
"{url}/v3/profile?version=2017-10-13"

Con ésto les debería funcionar, sin necesidad de entrar a ninguna carpeta :D

Daniel Calderon Ortegon

student•

Gracias!!

Y además, puedes obtener la salida en un fichero de texto sólo con agregar un parámetro:

-o <ruta><nombreArchivo> --sólo el texto en bold.

Saludos!

Usuario anónimo

user•

Para los que estamos trabajando en windows debes agregar el codigo de la siguiente manera:


curl -X POST -u "apikey:xxsinespacioxxx" ^
--header "Content-Type: text/plain;charset=utf-8" ^
--header "Accept: application/json" ^
--data-binary @profile.txt ^
"xxxx/v3/profile?version=2017-10-13"

Oscar Felipe Gomez Palencia

student•

super muchas gracias por la ayuda, me genera el siguiente error:

**An error occurred while processing your request.<p> Reference #179.1e2e0ec8.1593115178.22f1658

</BODY></HTML>**

Marcos Suarez Realpe

student•

Saludos, todo hasta el momento muy claro, el profesor explica muy bien. Me queda una duda, el archivo profile.txt como surge? de donde se toma?

Isaac Carrada

teacher•

Hola! Que gusto que te este siendo beneficioso :D

El txt es un ejemplo de como podríamos estar obteniendo tweets usando el API o un scrapper. Por lo que si miras en el Json está catalogado de esa forma. Contenido, tipo de contenido, etc

Cualquier otra duda por favor déjamela o con toda confianza contáctame en cualquiera de mis redes!: @elbuenizzy (IG subo cosas diario, Medium y Youtube mensualmente)

William Schnaider Torres Bermon

student•

El objeto Profile es el objeto JSON de nivel superior que devuelve el servicio. El objeto tiene los campos siguientes:

word_count (entero) proporciona el número de palabras del contenido de entrada que se utilizaron para generar el perfil. Esta cifra puede ser inferior que el número de palabras de la entrada si la solicitud ha enviado una gran cantidad de contenido. Si el número de palabras no cumple con un umbral mínimo, la salida incluye un campo word_count_message que proporciona orientación adicional.
processed language (serie) describe el modelo de idioma que ha utilizado el servicio para procesar la entrada: ar (árabe), en (inglés), es (español), ja (japonés), o ko (coreano). personality es una matriz recursiva de objetos Trait que describe las dimensiones y facetas de los Cinco grandes que se deducen del texto de entrada.
needs es una matriz de objetos Trait que describe las necesidades que se deducen del texto de entrada. values es una matriz de objetos Trait que describe los valores que se deducen del texto de entrada.
behavior es una matriz de objetos Behavior que describe la distribución del contenido en los días de la semana y en las horas del día. El servicio devuelve el campo solo para la entrada JSON que tiene indicación de fecha y hora.
consumption_preferences es una matriz de objetos ConsumptionPreferencesCategory que proporciona resultados para cada categoría de preferencias de consumo. Los elementos de la matriz proporcionan información para las preferencias individuales de dicha categoría. El servicio devuelve el campo solo si el parámetro de consulta consumption_preferences de la solicitud se establece en true.
warnings es una matriz de objetos Warning que proporciona mensajes sobre el texto de entrada. La matriz está vacía si la entrada no ha generado avisos.

++Fuente++: https://cloud.ibm.com/docs/personality-insights?topic=personality-insights-output#outputJSON

Edwin Jorge Arroyo

student•

¡Gran aporte!, cada variable está bien explicada...

Voy a seguir leyendo un poco más para ver que aprendo y descubro para compartirlo :)

Isaac Carrada

teacher•

Muchas gracias por compartir!

Miguel Angel Velazquez Romero

student•

Tengo un error. Cuando busco Personality Insights no me aparece ni en el buscador ni el catalogo.

¿Qué procede en estos casos?

Gustavo A. Ibarra P.

student•

Te puede interesar el siguiente link: https://cloud.ibm.com/docs/personality-insights?topic=personality-insights-release-notes#:~:text=IBM%C2%AE%20will%20begin%20sunsetting,will%20no%20longer%20be%20available.

Juan Manuel Chavez Solarte

student•

en este caso que se puede hacer

Carlos Alberto García Rosales

student•

Lo estuve probando desde golang por si alguien quiere probarlo. remplaza sus credenciales.

package personality

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io/ioutil"

	"github.com/IBM/go-sdk-core/core"
	"github.com/watson-developer-cloud/go-sdk/personalityinsightsv3"
)

func Personality() {
	authenticator := &core.IamAuthenticator{

		ApiKey: "credenciales",
	}

	options := &personalityinsightsv3.PersonalityInsightsV3Options{
		Version:       "2017-10-13",
		Authenticator: authenticator,
	}

	personalityInsights, personalityInsightsErr := personalityinsightsv3.NewPersonalityInsightsV3(options)

	if personalityInsightsErr != nil {
		panic(personalityInsightsErr)
	}

	personalityInsights.SetServiceURL("url")

	profile, profileErr := ioutil.ReadFile("/tu/archivo")
	if profileErr != nil {
		panic(profileErr)
	}

	content := new(personalityinsightsv3.Content)
	json.Unmarshal(profile, content)

	result, _, responseErr := personalityInsights.Profile(
		&personalityinsightsv3.ProfileOptions{
			Content:                content,
			ContentType:            core.StringPtr("application/json"),
			RawScores:              core.BoolPtr(true),
			ConsumptionPreferences: core.BoolPtr(true),
		},
	)
	if responseErr != nil {
		panic(responseErr)
	}
	b, _ := json.MarshalIndent(result, "", "  ")
	fmt.Println(string(b))
}

Isaac Carrada

teacher•

Muchas gracias por el aporte!

Guillermo Parejo

student•

La clase esta excelente entendi todo. cuando lo fui a realizar puro error uso W10 y he seguido todos los pasos que han comentado en cada sesion de clases y cuando uso el CMD error y si uso el Power Shell error, en verdad me duele no realizar las actividades por falta de explicacion en windows y no todos tenemos para comprar una Mac

Edwin Jorge Arroyo

student•

No te preocupes, descarga Git bash y como dice Selena Gómez: "Y notarás la diferencia".

Bryan Mauricio Portela Aragon

student•

Buenas tardes, alguien podria ayudarme a solucionar este error por favor🙏

Erika Luna

teacher•

"'https" no es compatible o está deshabilitado en libcurl Error. ... No tiene nada que ver con un protocolo no compatible, sino con un formato de línea de comando incorrecto. En la versión de Windows de CURL, debe encerrar el comando con comillas dobles, en lugar de comillas simples

Luis Mojica

teacher•

Revisa que no hayan espacios ni antes ni despues de la url. Al parecer tienes un espacio de más justo despues de las comillas dobles antes del https:

Juan Manuel Chavez Solarte

student•

En este caso que podría hacer ya que me interesa mucho este servicio para marketing pero veo que IBM lo removió si alguien me podría ayudar lo agradecería mucho

Uso de Watson Personality Insights via CURL

Aprende a usar Manejo de Lenguaje Natural con Watson

Bases para el curso

Introducción de Watson

Configuración del entorno de trabajo

Instalar cURL en Windows

Arquitectura REST

Aprende el manejo del lenguaje natural con Watson

Uso de Watson Personality Insights via CURL

Uso de Watson Personality Insights via SDK

Watson Natural Language Classifier

Watson Natural Language Understanding

Discovery

Introducción a Watson Knowledge Studio

Entrenamiento de Watson Knowledge Studio

Introducción a Watson Assistant

Implementación de Watson Assistant

Funciones en Javascript

Watson Speech to Text

Watson Text to Speech

Watson Voice Agent

Watson Studio: Ciencia de Datos y Más

Introducción a Machine Learning y Watson Studio

Entrenamiento de modelo en Watson Studio

Entrenamiento de clusterización en Watson Studio

Reconocimiento Visual

Integración

Functions + Cloudant

Exposición de funciones a través de una API

Proyecto final

Conclusiones