Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Gunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan program pemprosesan pintar
Gunakan pengaturcaraan Python untuk menyambung ke antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan atur cara pemprosesan pintar
Dengan kemajuan berterusan kecerdasan buatan, Natural Language Processing (NLP) telah menjadi penyelesaian kepada masalah pemprosesan teks Alat penting. Antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu menyediakan satu siri fungsi berkuasa, seperti pengekstrakan kata kunci, klasifikasi teks, analisis sentimen, dll., yang boleh membantu pembangun membina program pemprosesan pintar dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk melaksanakan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu dan memberikan contoh kod.
Pertama, kita perlu mendaftar akaun di tapak web rasmi Baidu Cloud, membuat aplikasi, dan kemudian mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia kita sendiri. Selepas itu, kami juga perlu memasang perpustakaan permintaan Python untuk menghantar permintaan HTTP dan memasang Baidu AI SDK untuk memudahkan panggilan antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu.
pip install requests pip install baidu-aip
Dalam aplikasi praktikal, semakan teks adalah keperluan biasa. Kami boleh menggunakan fungsi semakan teks antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk menentukan sama ada sesuatu teks melanggar peraturan. Berikut ialah contoh kod menggunakan antara muka semakan teks Baidu:
from urllib import request from urllib.parse import urlencode def text_moderation(text): url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/text_censor/v2/user_defined' params = { 'access_token': 'YOUR_ACCESS_TOKEN' # 替换成自己的API Key } headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' } data = urlencode({'text':text}).encode('utf-8') req = request.Request(url, data=data, headers=headers, method='POST') response = request.urlopen(req) result = response.read().decode('utf-8') return result text = "这是一段测试文本" result = text_moderation(text) print(result)
Dalam kod, kami mula-mula membina URL permintaan dan parameter, dan menetapkan Jenis Kandungan pengepala permintaan. Kami kemudian menggunakan perpustakaan urllib Python untuk menghantar permintaan POST dan menukar hasil yang dikembalikan kepada rentetan. Akhir sekali, kami mencetak hasilnya, iaitu keputusan penghakiman semakan teks. . Berikut ialah contoh kod menggunakan antara muka pengelasan teks Baidu:
from aip import AipNlp def text_classification(text, model_type='BERT', top_k=2): """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'YOUR_APPID' # 替换成自己的APPID API_KEY = 'YOUR_API_KEY' # 替换成自己的API Key SECRET_KEY = 'YOUR_SECRET_KEY' # 替换成自己的Secret Key client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result = client.keyword(text, max=top_k, model_type=model_type) items = result.get('items', []) for item in items: print(item['tag'], item['score']) text = "这是一篇关于科技新闻的文章" text_classification(text)
Melalui contoh kod di atas, kami boleh menyepadukan antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu dengan cepat ke dalam program Python kami dan menambahkan teknologi NLP pada pembangunan program pemprosesan pintar kami. Sudah tentu, perkara di atas hanyalah puncak gunung ais fungsi antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu Anda juga boleh menggunakan fungsi antara muka lain untuk menyelesaikan tugas yang lebih kompleks mengikut keperluan anda sendiri.
Ringkasan: Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk melaksanakan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu dan menyediakan contoh kod. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami dan menggunakan antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu dan melaksanakan program pemprosesan teks pintar.
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan program pemprosesan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!