Utilisez la programmation Python pour réaliser l'amarrage de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu afin de vous aider à développer des programmes de traitement intelligents

Utilisez la programmation Python pour vous connecter à l'interface de traitement du langage naturel de Baidu afin de vous aider à développer des programmes de traitement intelligents

Avec les progrès continus de l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel (NLP) est devenu la solution aux problèmes de traitement de texte Outil important. L'interface de traitement du langage naturel de Baidu fournit une série de fonctions puissantes, telles que l'extraction de mots clés, la classification de texte, l'analyse des sentiments, etc., qui peuvent aider les développeurs à créer rapidement des programmes de traitement intelligents. Cet article explique comment utiliser la programmation Python pour implémenter l'ancrage de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu et fournit des exemples de code.

1. Préparation

Tout d'abord, nous devons créer un compte sur le site officiel de Baidu Cloud, créer une application, puis obtenir notre propre clé API et notre propre clé secrète. Après cela, nous devons également installer la bibliothèque de requêtes de Python pour envoyer des requêtes HTTP et installer le SDK Baidu AI pour faciliter l'appel de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu.

pip install requests
pip install baidu-aip

2. Exemple de révision de texte

Dans les applications pratiques, la révision de texte est une exigence courante. Nous pouvons utiliser la fonction de révision de texte de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu pour déterminer si un morceau de texte enfreint la réglementation. Voici un exemple de code utilisant l'interface de révision de texte Baidu :

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)

Dans le code, nous construisons d'abord l'URL et les paramètres de la requête, puis définissons le type de contenu de l'en-tête de la requête. Nous utilisons ensuite la bibliothèque urllib de Python pour envoyer la requête POST et convertir le résultat renvoyé en chaîne. Enfin, nous imprimons le résultat, qui est le résultat du jugement de la révision du texte.

3. Exemple de classification de texte

La classification de texte est une autre tâche courante de la PNL. Nous pouvons utiliser la fonction de classification de texte de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu pour classer un morceau de texte. Voici un exemple de code utilisant l'interface de classification de texte Baidu :

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)

Dans le code, nous créons d'abord un objet client AipNlp et l'initialisons à l'aide de l'APPID, de la clé API et de la clé secrète que nous avons obtenues précédemment. Ensuite, nous appelons la méthode client.keyword, transmettons le texte à classer et les paramètres associés, et obtenons le résultat renvoyé, qui est l'étiquette et la confiance de la classification du texte. Enfin, nous parcourons les résultats et imprimons les étiquettes et la confiance.

Grâce aux exemples de code ci-dessus, nous pouvons rapidement intégrer l'interface de traitement du langage naturel de Baidu dans notre programme Python et ajouter la technologie NLP au développement de notre programme de traitement intelligent. Bien sûr, ce qui précède n'est que la pointe de l'iceberg des fonctions d'interface de traitement du langage naturel de Baidu. Vous pouvez également utiliser d'autres fonctions d'interface pour effectuer des tâches plus complexes en fonction de vos propres besoins.

Résumé : cet article explique comment utiliser la programmation Python pour implémenter l'ancrage de l'interface de traitement du langage naturel Baidu et fournit des exemples de code. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et utiliser l'interface de traitement du langage naturel de Baidu et à mettre en œuvre des programmes de traitement de texte intelligents.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!