Verwenden Sie die Python-Programmierung, um das Andocken der Verarbeitungsschnittstelle für natürliche Sprache von Baidu zu realisieren und Ihnen bei der Entwicklung intelligenter Verarbeitungsprogramme zu helfen

Verwenden Sie die Python-Programmierung, um eine Verbindung zur Baidu-Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache herzustellen und Sie bei der Entwicklung intelligenter Verarbeitungsprogramme zu unterstützen.

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Lösung von Textverarbeitungsproblemen geworden. Wichtiges Werkzeug. Die Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Baidu bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen wie Schlüsselwortextraktion, Textklassifizierung, Stimmungsanalyse usw., mit denen Entwickler schnell intelligente Verarbeitungsprogramme erstellen können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Python-Programmierung das Andocken der Verarbeitungsschnittstelle für natürliche Sprache von Baidu implementieren und Codebeispiele bereitstellen.

1. Vorbereitung

Zuerst müssen wir ein Konto auf der offiziellen Website von Baidu Cloud registrieren, eine Anwendung erstellen und dann unseren eigenen API-Schlüssel und Geheimschlüssel erhalten. Danach müssen wir auch die Anforderungsbibliothek von Python installieren, um HTTP-Anforderungen zu senden, und das Baidu AI SDK installieren, um den Aufruf der Baidu-Schnittstelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache zu erleichtern.

pip install requests
pip install baidu-aip

2. Beispiel für die Textüberprüfung

In praktischen Anwendungen ist die Textüberprüfung eine häufige Anforderung. Wir können die Textüberprüfungsfunktion der Baidu-Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um festzustellen, ob ein Text gegen Vorschriften verstößt. Das Folgende ist ein Codebeispiel unter Verwendung der Baidu-Textüberprüfungsschnittstelle:

from urllib import request
from urllib.parse import urlencode

def text_moderation(text):
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/text_censor/v2/user_defined'
    params = {
        'access_token': 'YOUR_ACCESS_TOKEN'  # 替换成自己的API Key
    }
    headers = {
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
    }
    data = urlencode({'text':text}).encode('utf-8')
    req = request.Request(url, data=data, headers=headers, method='POST')
    response = request.urlopen(req)
    result = response.read().decode('utf-8')
    return result

text = "这是一段测试文本"
result = text_moderation(text)
print(result)

Im Code erstellen wir zunächst die Anforderungs-URL und die Parameter und legen den Inhaltstyp des Anforderungsheaders fest. Anschließend verwenden wir die URL-Bibliothek von Python, um die POST-Anfrage zu senden und das zurückgegebene Ergebnis in einen String umzuwandeln. Abschließend drucken wir das Ergebnis aus, bei dem es sich um das Beurteilungsergebnis der Textüberprüfung handelt.

3. Beispiel für die Textklassifizierung

Die Textklassifizierung ist eine weitere häufige NLP-Aufgabe. Wir können die Textklassifizierungsfunktion der Baidu Natural Language Processing-Schnittstelle verwenden, um einen Text zu klassifizieren. Das Folgende ist ein Codebeispiel unter Verwendung der Baidu-Textklassifizierungsschnittstelle:

from aip import AipNlp

def text_classification(text, model_type='BERT', top_k=2):
    """ 你的 APPID AK SK """
    APP_ID = 'YOUR_APPID'  # 替换成自己的APPID
    API_KEY = 'YOUR_API_KEY'  # 替换成自己的API Key
    SECRET_KEY = 'YOUR_SECRET_KEY'  # 替换成自己的Secret Key

    client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

    result = client.keyword(text, max=top_k, model_type=model_type)
    items = result.get('items', [])
    for item in items:
        print(item['tag'], item['score'])
        
text = "这是一篇关于科技新闻的文章"
text_classification(text)

Im Code erstellen wir zunächst ein AipNlp-Clientobjekt und initialisieren es mit der zuvor erhaltenen APPID, dem API-Schlüssel und dem geheimen Schlüssel. Anschließend rufen wir die Methode „client.keyword“ auf, übergeben den zu klassifizierenden Text und zugehörige Parameter und erhalten das zurückgegebene Ergebnis, das die Bezeichnung und Konfidenz der Textklassifizierung darstellt. Schließlich gehen wir die Ergebnisse durch und drucken die Etiketten und das Vertrauen aus.

Durch die obigen Codebeispiele können wir Baidus Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache schnell in unser Python-Programm integrieren und NLP-Technologie zu unserer intelligenten Verarbeitungsprogrammentwicklung hinzufügen. Natürlich ist das oben Gesagte nur die Spitze der Funktionen der Baidu-Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie können auch andere Schnittstellenfunktionen verwenden, um komplexere Aufgaben entsprechend Ihren eigenen Anforderungen zu erledigen.

Zusammenfassung: In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Python-Programmierung das Andocken der Baidu-Schnittstelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache implementieren, und es werden Codebeispiele bereitgestellt. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, die Schnittstelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Baidu besser zu verstehen und zu nutzen und intelligente Textverarbeitungsprogramme zu implementieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie die Python-Programmierung, um das Andocken der Verarbeitungsschnittstelle für natürliche Sprache von Baidu zu realisieren und Ihnen bei der Entwicklung intelligenter Verarbeitungsprogramme zu helfen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!