Python 在IBM Watson nl分类器中访问置信度参数

我正在构建一个web应用程序，当我输入一个web页面时，它将获取web页面的文本内容，对其进行标记，并将每一行都交给经过训练的分类器，我想要做的是处理那些置信参数>0.98的行。下面是一个取自bluemix网站的示例：

     {
  "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
    }
  ]
}

现在在上面的例子中，我想使用类名：temperature where confidence>0.95

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

---

有可能吗？

通过应用程序NLP返回的JSON，您可以在同一个

中加入两个条件
true
，如果要这样做

在这种情况下：

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

Python使用
和
和
或
进行逻辑运算条件。将检查
和
这两个条件是否为
true
。如果是的话，做些什么。
它说dict没有“class\u name”属性。在我调用分类器之后，根据问题中json的返回，我向您展示了获取所需值的正确方法。您应该检查JSON的返回，并遍历所需的值，然后从中生成一个条件。