Baidu AI インターフェイスと Golang: インテリジェントなテキスト感情分析システムの構築
人工知能テクノロジーの継続的な発展に伴い、感情分析は徐々に重要な研究方向になってきました。ソーシャルメディア、ニュースコメント、製品レビューなどの大量のテキストデータからユーザーの感情的傾向をマイニングすることは、ユーザーのニーズを理解し、市場調査を行う上で非常に価値があります。 Baidu AI は、テキストの感情的傾向を簡単に判断できる感情分析用の API インターフェイスを提供します。この記事では、Golang と Baidu AI インターフェイスを使用してインテリジェントなテキスト感情分析システムを構築する方法を紹介します。
まず、Baidu AI Open Platform に登録し、アプリケーションを作成する必要があります。作成プロセス中に、システムと Baidu AI プラットフォーム間の認証操作に使用される API キーと秘密キーを取得する必要があります。
次に、Golang を使用してインテリジェントな感情分析システムを作成します。まず、Golang の HTTP リクエスト ライブラリと Baidu AI の公式 Golang SDK をインストールする必要があります。これは次のコマンドでインストールできます:
go get -u github.com/parnurzeal/gorequest go get -u github.com/baidu/baiduai-go-sdk/aip
次に、新しい Golang ファイルを作成し、必要なパッケージをインポートします:
package main
import (
"fmt"
"github.com/parnurzeal/gorequest"
"github.com/baidu/baiduai-go-sdk/aip"
) 次に、Baidu AI のセンチメント分析クライアントを初期化するコードを記述します。コードは次のとおりです:
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
}上記のコードでは、「YOUR_APP_ID」と「YOUR_API_KEY」を置き換える必要があります。 「YOUR_SECRET_KEY」は、Baidu AI オープン プラットフォームで取得した実際のアプリケーション ID、API キー、および秘密キーです。
次に、Baidu AI のセンチメント分析 API を呼び出す関数を作成します。コードは次のとおりです:
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
}上記のコードでは、gorequest ライブラリを使用して HTTP リクエストを送信し、解析および解析を行います。の結果を返します。 Baidu AI の感情分析 API を呼び出すときは、テキストを SentimentClassify 関数に渡し、GetUrl メソッドと GetParams メソッドを通じて API リクエストの URL とパラメーターを取得する必要があります。
最後に、メイン関数で上記の関数を使用して、テキストのセンチメント分析を実行できます。コードは次のとおりです:
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)
}上記のコードでは、対象となるテキストを指定します。分析して渡す GetSentiment 関数は、それを Baidu AI のセンチメント分析 API に渡します。最後に、返された結果を出力します。
上記の手順により、Golang と Baidu AI インターフェイスを使用したインテリジェントなテキスト感情分析システムの構築に成功しました。このシステムは、ユーザーのテキスト内容に基づいて感情的な傾向を判断し、対応する結果を返すことができます。 Baidu AI のインターフェースを呼び出すことで、このシステムをソーシャル メディアの監視、世論分析などの分野に適用し、よりインテリジェントなサービスを提供できます。
もちろん、上記は単なる一例であり、入力テキストの検証機能の追加や、結果の分析・可視化など、実際のニーズに応じてシステムの機能をさらに改良することも可能です。この記事が、独自のインテリジェントな感情分析システムを構築する際に役立つ参考資料となれば幸いです。
以上がBaidu AI インターフェイスと Golang: インテリジェントなテキスト感情分析システムの構築の詳細内容です。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。