La combinaison parfaite de l'interface Baidu AI et de Golang pour créer un système d'analyse de texte intelligent

La combinaison parfaite de l'interface Baidu AI et de Golang pour créer un système d'analyse de texte intelligent

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, l'analyse de texte est devenue une partie importante de nombreux domaines d'application. L'interface Baidu AI fournit une série de fonctions puissantes d'analyse de texte, telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, etc. Golang, en tant que langage de programmation simple et efficace, possède de bonnes capacités de concurrence et des fonctionnalités multiplateformes. Cet article explorera comment utiliser Golang combiné avec l'interface Baidu AI pour créer un système d'analyse de texte intelligent et fournira un exemple de code correspondant.

1. Installer Golang
   Tout d'abord, nous devons installer Golang. La dernière version de Golang peut être téléchargée et installée à partir du site officiel. Une fois l'installation terminée, nous pouvons entrer « go version » sur la ligne de commande pour confirmer si l'installation a réussi.
2. Utiliser l'interface Baidu AI
   L'interface Baidu AI est une série de services d'intelligence artificielle fournis par Baidu Cloud aux développeurs. Avant d'utiliser l'interface Baidu AI, nous devons créer un compte Baidu Cloud et créer une application pour obtenir la clé API et la clé secrète. Pour les étapes de fonctionnement spécifiques, veuillez vous référer à la documentation officielle de Baidu Cloud.
3. Analyse des sentiments du texte
   L'interface Baidu AI fournit la fonction d'analyse des sentiments, qui peut effectuer un jugement émotionnel sur un morceau de texte et renvoyer un score de polarité émotionnelle. Voici un exemple simple de code Golang :

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "strings"
)

const (
    BaiduAPIKey    = "your-api-key"
    BaiduSecretKey = "your-secret-key"
)

type SentimentAnalysisResponse struct {
    Text   string `json:"text"`
    Score  int    `json:"score"`
    ErrMsg string `json:"errMsg"`
}

func main() {
    text := "这家餐厅的菜品非常好吃！"

    url := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify"

    payload := strings.NewReader(fmt.Sprintf(`{
        "text": "%s"
    }`, text))

    client := &http.Client{}
    req, err := http.NewRequest("POST", url, payload)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
    req.Header.Add("charset", "UTF-8")
    req.Header.Add("Accept", "application/json")
    req.Header.Add("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", BaiduAPIKey))

    res, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer res.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)

    var response SentimentAnalysisResponse
    err = json.Unmarshal(body, &response)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    if response.ErrMsg != "" {
        panic(response.ErrMsg)
    }

    fmt.Printf("Input text: %s
", response.Text)
    fmt.Printf("Sentiment score: %d
", response.Score)
}

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord une structure SentimentAnalysisResponse, qui est utilisée pour analyser les données JSON renvoyées par l'interface Baidu AI. Ensuite, nous avons construit une demande basée sur la documentation de Baidu AI Interface et l'avons envoyée à Baidu AI Interface. Enfin, nous analysons les données renvoyées par l'interface et générons les résultats de l'analyse des sentiments. SentimentAnalysisResponse，用于解析百度AI接口返回的JSON数据。然后，我们根据百度AI接口的文档构造了一个请求，并发送给百度AI接口。最后，我们解析接口返回的数据，并输出情感分析结果。

4. 文本分类
   百度AI接口还可以进行文本分类，将一段文本分到预定义的类别中。以下是一个简单的Golang代码示例：

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "strings"
)

const (
    BaiduAPIKey    = "your-api-key"
    BaiduSecretKey = "your-secret-key"
)

type TextClassificationResponse struct {
    Text   string `json:"text"`
    Class  string `json:"class"`
    ErrMsg string `json:"errMsg"`
}

func main() {
    text := "苹果新推出的iPhone SE性价比很高！"

    url := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic"

    payload := strings.NewReader(fmt.Sprintf(`{
        "title": "%s"
    }`, text))

    client := &http.Client{}
    req, err := http.NewRequest("POST", url, payload)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
    req.Header.Add("charset", "UTF-8")
    req.Header.Add("Accept", "application/json")
    req.Header.Add("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", BaiduAPIKey))

    res, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer res.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)

    var response TextClassificationResponse
    err = json.Unmarshal(body, &response)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    if response.ErrMsg != "" {
        panic(response.ErrMsg)
    }

    fmt.Printf("Input text: %s
", response.Text)
    fmt.Printf("Class: %s
", response.Class)
}

在上述代码中，我们定义了一个结构体TextClassificationResponse

Classification de texte

L'interface Baidu AI peut également effectuer une classification de texte et classer un morceau de texte dans des catégories prédéfinies. Voici un exemple simple de code Golang :


rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous définissons une structure TextClassificationResponse pour analyser les données JSON renvoyées par l'interface Baidu AI. Ensuite, nous avons construit une requête et l'avons envoyée à l'interface Baidu AI. Enfin, nous analysons les données renvoyées par l'interface et générons les résultats de la classification de texte. 🎜🎜Conclusion : 🎜En utilisant la combinaison de l'interface Golang et Baidu AI, nous pouvons rapidement créer un système d'analyse de texte intelligent. Dans cet article, nous expliquons comment utiliser Golang pour écrire du code permettant d'appeler les fonctions d'analyse des sentiments et de classification de texte de l'interface Baidu AI. Bien entendu, l'interface Baidu AI fournit également de nombreuses autres fonctions d'analyse de texte utiles, que les lecteurs peuvent ajuster et développer en fonction de leurs propres besoins. J'espère que cet article pourra fournir aux lecteurs des références utiles pour la création de systèmes d'analyse de texte intelligents. 🎜

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