Interface Baidu AI et Golang : créer un système intelligent d'analyse des sentiments textuels

Interface Baidu AI et Golang : créer un système intelligent d'analyse des sentiments dans les textes

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, l'analyse des sentiments est progressivement devenue une direction de recherche importante. Dans une grande quantité de données textuelles telles que les médias sociaux, les commentaires sur l'actualité et les critiques de produits, l'exploration des tendances émotionnelles des utilisateurs est d'une grande valeur pour comprendre les besoins des utilisateurs et mener des études de marché. Baidu AI fournit une interface API pour l'analyse des sentiments, qui peut facilement déterminer la tendance émotionnelle du texte. Cet article expliquera comment utiliser l'interface Golang et Baidu AI pour créer un système intelligent d'analyse des sentiments textuels.

Tout d'abord, nous devons nous inscrire sur Baidu AI Open Platform et créer une application. Au cours du processus de création, nous devons obtenir la clé API et la clé secrète. Ces deux clés sont utilisées pour les opérations d'authentification entre le système et la plateforme Baidu AI.

Ensuite, nous pouvons utiliser Golang pour écrire notre système intelligent d'analyse des sentiments. Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque de requêtes HTTP de Golang, ainsi que le SDK Golang officiel de Baidu AI, qui peuvent être installés via la commande suivante :

go get -u github.com/parnurzeal/gorequest
go get -u github.com/baidu/baiduai-go-sdk/aip

Ensuite, créez un nouveau fichier Golang et importez les packages requis dans le fichier :

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/parnurzeal/gorequest"
    "github.com/baidu/baiduai-go-sdk/aip"
)

Ensuite, nous pouvons écrire un morceau de code pour initialiser le client d'analyse des sentiments de Baidu AI. Le code est le suivant :

func NewSentimentClient() *aip.HttpClient {
    client := &aip.HttpClient{
        AppID:       "YOUR_APP_ID",
        APIKey:      "YOUR_API_KEY",
        SecretKey:   "YOUR_SECRET_KEY",
        AccessToken: "",
        Proxies:     map[string]string{},
    }
    return client
}

Dans le code ci-dessus, nous devons remplacer "YOUR_APP_ID", "YOUR_API_KEY" et "YOUR_SECRET_KEY" pour notre open. plate-forme dans Baidu AI L'ID d'application réel, la clé API et la clé secrète obtenus.

Ensuite, nous écrivons une fonction pour appeler l'API d'analyse des sentiments de Baidu AI, le code est le suivant :

func GetSentiment(client *aip.HttpClient, text string) (string, error) {
    request := client.SentimentClassify(text)
    req := gorequest.New().Timeout(time.Second * 30)
    resp, body, errs := req.Post(request.GetUrl()).Send(request.GetParams()).End()
    if len(errs) > 0 {
        return "", errs[0]
    }
    if resp.StatusCode != 200 {
        return "", fmt.Errorf("HTTP status code %d: %s", resp.StatusCode, string(body))
    }
    return string(body), nil
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la bibliothèque gorequest pour envoyer des requêtes HTTP et analyser les résultats renvoyés. Lors de l'appel de l'API d'analyse des sentiments de Baidu AI, nous devons transmettre le texte à la fonction SentimentClassify et obtenir l'URL et les paramètres de la requête API via les méthodes GetUrl et GetParams.

Enfin, nous pouvons utiliser la fonction ci-dessus dans la fonction principale pour effectuer une analyse des sentiments sur le texte :

func main() {
    client := NewSentimentClient()
    text := "这个新产品真棒！我非常喜欢它！"
    result, err := GetSentiment(client, text)
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to analyze sentiment:", err)
        return
    }
    fmt.Println("Sentiment analysis result:", result)
}

Dans le code ci-dessus, nous spécifions un texte à analyser et le transmettons à Baidu AI via. l'API d'analyse des sentiments de la fonction GetSentiment. Enfin, nous imprimons les résultats renvoyés.

Grâce aux étapes ci-dessus, nous avons réussi à créer un système intelligent d'analyse des sentiments textuels à l'aide des interfaces Golang et Baidu AI. Ce système peut déterminer les tendances émotionnelles en fonction du contenu du texte de l'utilisateur et renvoyer les résultats correspondants. En appelant l'interface de Baidu AI, nous pouvons appliquer ce système à la surveillance des médias sociaux, à l'analyse de l'opinion publique et à d'autres domaines pour fournir des services plus intelligents.

Bien sûr, ce qui précède n'est qu'un exemple simple. Nous pouvons encore améliorer les fonctions du système en fonction des besoins réels, comme l'ajout de la vérification du texte saisi, l'analyse et la visualisation des résultats, etc. J'espère que cet article pourra vous fournir des références utiles pour vous aider à créer votre propre système intelligent d'analyse des sentiments.

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!