ホームページ  >  記事  >  バックエンド開発  >  Baidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせにより、インテリジェントなテキスト分析システムを構築します。

Baidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせにより、インテリジェントなテキスト分析システムを構築します。

WBOY
WBOYオリジナル
2023-08-13 13:21:151555ブラウズ

Baidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせにより、インテリジェントなテキスト分析システムを構築します。

Baidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせによるインテリジェントなテキスト分析システムの構築

はじめに:
人工知能技術の継続的な発展により、テキスト分析が可能になります。アプリケーション分野の非常に重要な部分となっています。 Baidu AI インターフェイスは、センチメント分析、テキスト分類、固有表現認識などの一連の強力なテキスト分析機能を提供します。Golang は、シンプルで効率的なプログラミング言語として、優れた同時実行機能とクロスプラットフォーム機能を備えています。この記事では、Golang を Baidu AI インターフェイスと組み合わせて使用​​してインテリジェントなテキスト分析システムを構築する方法を検討し、対応するサンプル コードを提供します。

  1. Golang のインストール
    まず、Golang をインストールする必要があります。 Golang の最新バージョンは公式 Web サイトからダウンロードしてインストールできます。インストールが完了したら、コマンドラインに「go version」と入力して、インストールが成功したかどうかを確認できます。
  2. Baidu AI インターフェイスを使用する
    Baidu AI インターフェイスは、Baidu Cloud が開発者に提供する一連の人工知能サービスです。 Baidu AI インターフェイスを使用する前に、Baidu Cloud アカウントを作成し、API キーと秘密キーを取得するアプリケーションを作成する必要があります。具体的な操作手順については、Baidu Cloud の公式ドキュメントを参照してください。
  3. テキスト感情分析
    Baidu AI インターフェイスは感情分析の機能を提供し、テキストに対して感情的な判断を実行し、感情の極性スコアを返すことができます。以下は、簡単な Golang コードの例です。
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)
}

上記のコードでは、最初に、Baidu AI から返された JSON データを解析するために使用される構造体 SentimentAnalysisResponse を定義します。インターフェース。次に、Baidu AI Interface のドキュメントに基づいてリクエストを作成し、Baidu AI Interface に送信しました。最後に、インターフェイスから返されたデータを解析し、センチメント分析結果を出力します。

  1. テキスト分類
    Baidu AI インターフェイスは、テキストの一部を事前定義されたカテゴリに分割するテキスト分類も実行できます。以下は、簡単な Golang コードの例です。
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)
}

上記のコードでは、Baidu AI インターフェイスから返された JSON データを解析するための構造体 TextClassificationResponse を定義します。次に、リクエストを作成し、Baidu AI インターフェイスに送信しました。最後に、インターフェイスから返されたデータを解析し、テキスト分類結果を出力します。

結論:
Golang と Baidu AI インターフェイスを組み合わせて使用​​することで、インテリジェントなテキスト分析システムを迅速に構築できます。この記事では、Golang を使用して、Baidu AI インターフェイスの感情分析およびテキスト分類機能を呼び出すコードを記述する方法を紹介します。もちろん、Baidu AI インターフェースは他にも多くの便利なテキスト分析機能を提供しており、読者は自分のニーズに応じて調整したり拡張したりできます。この記事が読者に、インテリジェントなテキスト分析システムを構築する上で役立つ参考資料を提供できれば幸いです。

以上がBaidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせにより、インテリジェントなテキスト分析システムを構築します。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。

声明:
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。