IBM Bluemix、nl_understanding - ドキュメントはどこにありますか

IBM Bluemix自然言語の理解の仕組みをよりよく理解しようとしています。 docs IBM Bluemix、nl_understanding - ドキュメントはどこにありますか

次の例が見つかりました。

import sys 
import os 
sys.path.append(os.path.join(os.getcwd(),'..')) 
import watson_developer_cloud 
import watson_developer_cloud.natural_language_understanding.features.v1 as features 

nlu = watson_developer_cloud.NaturalLanguageUnderstandingV1(version='2017-02-27', 
                  username='some_username', 
                  password='some_password') 

nlu.analyze(text='this is my experimental text. Bruce Banner is the Hulk and Bruce Wayne is BATMAN! Superman fears not Banner, but Wayne.', 
      features=[features.Entities(), features.Keywords()])

それは次のような出力を生成：この出力のrelevanceは何

{'entities': [{'count': 3, 
    'relevance': 0.915411, 
    'text': 'Bruce Banner', 
    'type': 'Person'}, 
    {'count': 1, 'relevance': 0.296395, 'text': 'Wayne', 'type': 'Person'}], 
'keywords': [{'relevance': 0.984789, 'text': 'Bruce Banner'}, 
    {'relevance': 0.958833, 'text': 'Bruce Wayne'}, 
    {'relevance': 0.853322, 'text': 'experimental text'}, 
    {'relevance': 0.627454, 'text': 'Hulk'}, 
    {'relevance': 0.619956, 'text': 'Superman'}, 
    {'relevance': 0.583188, 'text': 'BATMAN'}], 
'language': 'en'}

を？どのように計算されますか？私は独自のものかもしれないので、詳細な計算は必要ありませんが、私は基本的な理解をしたいと思います。私はまたkeywordsがどのように識別されたのか知りたいですか？特定のコーパスがキーワードの識別に使用されていますか？

IBMのWebサイトに関する文書は限られています。

出典

2017-06-10 user1700890