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処理プログラムの開発を支援します。

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処理プログラムの開発を支援します。

人工知能の継続的な進歩に伴い、自然言語処理 (自然言語処理) 言語処理 (NLP) は、テキスト処理の問題を解決するための重要なツールとなっています。 Baidu の自然言語処理インターフェイスは、キーワード抽出、テキスト分類、感情分析などの一連の強力な機能を提供し、開発者がインテリジェントな処理プログラムを迅速に構築するのに役立ちます。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する方法を紹介し、コード例を示します。

1. 準備

まず、Baidu Cloud 公式 Web サイトにアカウントを登録し、アプリケーションを作成し、独自の API キーとシークレット キーを取得する必要があります。その後、HTTP リクエストを送信するために Python のリクエスト ライブラリをインストールし、Baidu 自然言語処理インターフェイスの呼び出しを容易にするために Baidu AI SDK をインストールする必要もあります。

pip install requests
pip install baidu-aip

2. テキスト レビューの例

実際のアプリケーションでは、テキスト レビューが一般的な要件です。 Baidu の自然言語処理インターフェイスのテキスト レビュー機能を使用して、テキストが規制に違反しているかどうかを判断できます。以下は、Baidu テキスト レビュー インターフェイスを使用したコード例です。

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)

コードでは、最初にリクエスト URL とパラメータを構築し、リクエスト ヘッダーの Content-Type を設定します。次に、Python の urllib ライブラリを使用して POST リクエストを送信し、返された結果を文字列に変換します。最後にテキストレビューの判定結果である結果を印刷します。

3. テキスト分類の例

テキスト分類も一般的な NLP タスクで、Baidu 自然言語処理インターフェイスのテキスト分類機能を使用してテキストを分類できます。以下は、Baidu テキスト分類インターフェイスを使用したコード例です。

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)

コードでは、まず AipNlp クライアント オブジェクトを作成し、前に取得した APPID、API キー、および秘密キーを使用して初期化します。次に、 client.keyword メソッドを呼び出し、分類するテキストと関連パラメーターを渡し、テキスト分類のラベルと信頼度である返された結果を取得します。最後に、結果をループしてラベルと信頼度を出力します。

上記のコード例を通じて、Baidu の自然言語処理インターフェイスを Python プログラムにすばやく統合し、インテリジェント処理プログラム開発に NLP テクノロジを追加できます。もちろん、上記は Baidu の自然言語処理インターフェイス関数の氷山の一角にすぎず、必要に応じて他のインターフェイス関数を使用して、より複雑なタスクを実行することもできます。

概要: 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する方法を紹介し、コード例を示します。この記事が、読者が Baidu の自然言語処理インターフェイスをよりよく理解して使用し、インテリジェントなテキスト処理プログラムを実装するのに役立つことを願っています。

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処理プログラム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。