Baidu AI 인터페이스와 Golang의 완벽한 조합으로 지능형 텍스트 분석 시스템 구축

Baidu AI 인터페이스와 Golang의 완벽한 결합으로 지능형 텍스트 분석 시스템 구축

소개:
인공지능 기술의 지속적인 발전으로 텍스트 분석은 많은 응용 분야에서 중요한 부분이 되었습니다. Baidu AI 인터페이스는 감정 분석, 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식 등과 같은 일련의 강력한 텍스트 분석 기능을 제공합니다. Golang은 간단하고 효율적인 프로그래밍 언어로서 우수한 동시성 기능과 크로스 플랫폼 기능을 갖추고 있습니다. 이 기사에서는 Baidu AI 인터페이스와 결합된 Golang을 사용하여 지능형 텍스트 분석 시스템을 구축하고 해당 샘플 코드를 제공하는 방법을 살펴봅니다.

1. Golang 설치
   먼저 Golang을 설치해야 합니다. 최신 버전의 Golang은 공식 홈페이지에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 설치가 완료되면 명령줄에 "go version"을 입력하여 설치 성공 여부를 확인할 수 있습니다.
2. Baidu AI 인터페이스 사용
   Baidu AI 인터페이스는 Baidu Cloud에서 개발자에게 제공하는 일련의 인공 지능 서비스입니다. Baidu AI 인터페이스를 사용하기 전에 Baidu Cloud 계정을 만들고 API 키와 비밀 키를 얻기 위한 애플리케이션을 만들어야 합니다. 구체적인 작업 단계는 Baidu Cloud 공식 문서를 참조하세요.
3. 텍스트 감정 분석
   Baidu AI 인터페이스는 텍스트에 대한 감정 판단을 수행하고 감정 극성 점수를 반환할 수 있는 감정 분석 기능을 제공합니다. 다음은 간단한 Golang 코드 예입니다.

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)
}

위 코드에서는 먼저 Baidu AI 인터페이스에서 반환된 JSON 데이터를 구문 분석하는 데 사용되는 SentimentAnalyticResponse 구조를 정의합니다. 그런 다음 Baidu AI 인터페이스 문서를 기반으로 요청을 구성하여 Baidu AI 인터페이스로 보냈습니다. 마지막으로 인터페이스에서 반환된 데이터를 구문 분석하고 감정 분석 결과를 출력합니다. 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

텍스트 분류

Baidu AI 인터페이스는 텍스트 분류를 수행하고 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 분류할 수도 있습니다. 다음은 간단한 Golang 코드 예입니다.


rrreee🎜위 코드에서는 Baidu AI 인터페이스에서 반환된 JSON 데이터를 구문 분석하기 위한 TextClassificationResponse 구조를 정의합니다. 그런 다음 요청을 구성하여 Baidu AI 인터페이스로 보냅니다. 마지막으로 인터페이스에서 반환된 데이터를 구문 분석하고 텍스트 분류 결과를 출력합니다. 🎜🎜결론: 🎜Golang과 Baidu AI 인터페이스의 조합을 사용하면 지능형 텍스트 분석 시스템을 빠르게 구축할 수 있습니다. 이번 글에서는 Golang을 이용해 Baidu AI 인터페이스의 감성 분석 및 텍스트 분류 기능을 호출하는 코드를 작성하는 방법을 소개합니다. 물론 Baidu AI 인터페이스는 독자가 자신의 필요에 따라 조정하고 확장할 수 있는 다른 유용한 텍스트 분석 기능도 제공합니다. 이 기사가 독자들에게 지능형 텍스트 분석 시스템을 구축하는 데 유용한 참고 자료를 제공할 수 있기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 Baidu AI 인터페이스와 Golang의 완벽한 조합으로 지능형 텍스트 분석 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!