Antara muka AI Baidu dan Golang: membina sistem analisis sentimen teks pintar

Antaramuka AI Baidu dan Golang: membina sistem analisis sentimen teks pintar

Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, analisis sentimen secara beransur-ansur menjadi hala tuju penyelidikan yang penting. Dalam sejumlah besar data teks seperti media sosial, ulasan berita dan ulasan produk, kecenderungan emosi pengguna melombong adalah bernilai tinggi untuk memahami keperluan pengguna dan menjalankan penyelidikan pasaran. Baidu AI menyediakan antara muka API untuk analisis sentimen, yang boleh menentukan kecenderungan emosi teks dengan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu untuk membina sistem analisis sentimen teks pintar.

Pertama, kita perlu mendaftar di Baidu AI Open Platform dan membuat aplikasi. Semasa proses penciptaan, kami perlu mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia Kedua-dua kunci ini digunakan untuk operasi pengesahan antara sistem dan platform AI Baidu.

Seterusnya, kita boleh menggunakan Golang untuk menulis sistem analisis sentimen pintar kita. Mula-mula, kita perlu memasang perpustakaan permintaan HTTP Golang, serta SDK Golang rasmi Baidu AI, yang boleh dipasang melalui arahan berikut:

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

Kemudian, buat fail Golang baharu dan import pakej yang diperlukan dalam fail:

package main

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

Seterusnya, kami boleh menulis sekeping kod untuk memulakan klien analisis sentimen Baidu AI Kod tersebut adalah seperti berikut:

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
}

Dalam kod di atas, kami perlu menggantikan "YOUR_APP_ID", "YOUR_API_KEY" dan "YOUR_SECRET_KEY" untuk pembukaan kami. platform dalam Baidu AI ID aplikasi sebenar, Kunci API dan Kunci Rahsia yang diperoleh pada.

Seterusnya, kami menulis fungsi untuk memanggil API analisis sentimen Baidu AI, kodnya adalah seperti berikut:

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
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan perpustakaan gorequest untuk menghantar permintaan HTTP dan menghuraikan hasil yang dikembalikan. Apabila memanggil API analisis sentimen Baidu AI, kami perlu menghantar teks ke fungsi SentimentClassify dan mendapatkan URL serta parameter permintaan API melalui kaedah GetUrl dan GetParams.

Akhir sekali, kita boleh menggunakan fungsi di atas dalam fungsi utama untuk melakukan analisis sentimen pada teks Kod tersebut adalah seperti berikut:

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)
}

Dalam kod di atas, kami menentukan teks untuk dianalisis dan menyampaikannya kepada Baidu AI melalui. API Analisis Sentimen fungsi GetSentiment. Akhirnya, kami mencetak hasil yang dikembalikan.

Melalui langkah di atas, kami telah berjaya membina sistem analisis sentimen teks pintar menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu. Sistem ini boleh menentukan kecenderungan emosi berdasarkan kandungan teks pengguna dan mengembalikan hasil yang sepadan. Dengan memanggil antara muka Baidu AI, kami boleh menggunakan sistem ini pada pemantauan media sosial, analisis pendapat umum dan bidang lain untuk menyediakan perkhidmatan yang lebih bijak.

Sudah tentu perkara di atas hanyalah contoh mudah Kita boleh menambah baik lagi fungsi sistem mengikut keperluan sebenar, seperti menambah pengesahan teks input, analisis dan visualisasi hasil, dsb. Saya harap artikel ini dapat memberi anda beberapa rujukan berguna untuk membantu anda membina sistem analisis sentimen pintar anda sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Antara muka AI Baidu dan Golang: membina sistem analisis sentimen teks pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!