Python プログラミングを使用して、Baidu の自然言語処理インターフェイスのドッキングを実現し、インテリジェントなアプリケーションの開発を支援します。
近年、人工知能の急速な発展に伴い、さまざまなインテリジェントな化学アプリケーションは際限なく出現しています。中でも自然言語処理(NLP)は重要な技術です。 Baidu Natural Language Processing Interface (Baidu NLP) は、開発者がテキスト分類、センチメント分析、語彙分析などの機能を実装するのに役立つ強力なツールです。この記事では、Python プログラミングを使用して Baidu の自然言語処理インターフェイスのドッキングを実装し、インテリジェントなアプリケーションの開発に役立てる方法を紹介します。
まず、Baidu AI オープン プラットフォーム上でアプリケーションを作成し、対応するアプリケーション キーを取得する必要があります。次に、Python のリクエスト ライブラリを使用して HTTP リクエストを送信し、Baidu 自然言語処理インターフェイスを呼び出すことができます。
以下では、テキスト分類を例として、Python を介して Baidu 自然言語処理インターフェイスを呼び出す方法を示します。
import requests # 应用的API Key和Secret Key API_KEY = "your_api_key" SECRET_KEY = "your_secret_key" # 获取access_token def get_access_token(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY } response = requests.get(url, params=params) result = response.json() access_token = result["access_token"] return access_token # 调用文本分类接口 def text_classification(text): url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic_classify" access_token = get_access_token() headers = { "Content-Type": "application/json" } params = { "access_token": access_token } data = { "text": text } response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data) result = response.json() return result # 调用示例 text = "这是一篇关于人工智能的文章" result = text_classification(text) print(result)
上記のコードでは、最初に API_KEY と SECRET_KEY が定義されており、これらは access_token を取得するために使用されます。次に、get_access_token
関数が定義され、https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
の GET リクエストを送信して access_token を取得します。次に、text_classification
関数が定義されます。この関数は、https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic_classify## の POST リクエストを送信することでテキスト分類インターフェイスを呼び出します。 #。最後に、サンプル コードを呼び出し、分類用のテキストを渡し、結果を出力します。
get_access_token 関数を再度呼び出して、新しい access_token を取得できます。
以上がPython プログラミングを使用して Baidu の自然言語処理インターフェイスのドッキングを実現し、インテリジェントなアプリケーションの開発を支援しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。