Systemdesign und Implementierung der Stimmungsanalyse durch Andocken der Baidu AI-Schnittstelle in der Java-Sprache

Systemdesign und Implementierung der Stimmungsanalyse durch Andocken der Baidu AI-Schnittstelle in Java-Sprache

Zusammenfassung:
Mit der kontinuierlichen Entwicklung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist die Stimmungsanalyse nach und nach zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden. Dieser Artikel entwirft und implementiert ein Stimmungsanalysesystem basierend auf der Java-Sprache und mit Unterstützung der Baidu AI-Plattform. Durch die Integration mit der KI-Schnittstelle von Baidu kann das System schnell und genau eine Stimmungsanalyse von Texten durchführen und positive oder negative Urteile zu emotionalen Tendenzen abgeben.

1. Einleitung
Sentimentanalyse, auch Opinion Mining oder Sentiment Computing genannt, bezeichnet die Methode zur Analyse von Emotionen, Tendenzen und subjektiven Informationen in Texten durch natürliche Sprachverarbeitung, Text Mining und andere Technologien. Die Stimmungsanalyse wird in vielen Bereichen häufig eingesetzt, beispielsweise bei der Analyse der öffentlichen Meinung, der Marktforschung, der Bewertung der Servicequalität von Fluggesellschaften usw. Dieser Artikel implementiert ein einfaches und praktisches Stimmungsanalysesystem durch Verbindung mit der Baidu AI-Plattformschnittstelle.

2. Systemdesign

1. Systemarchitektur
   Die Systemarchitektur ist wie folgt:

   Benutzeroberfläche
   ————↗————
   |. ——
   |. |
   AI-Schnittstellenschicht
   ————↗————
   | Logikverarbeitungsschicht.
   
   
   Geschäftslogik-Verarbeitungsschicht: Empfängt die Texteingabe des Benutzers, ruft die Baidu-Stimmungsanalyse-API über die AI-Schnittstellenschicht auf, ruft die Analyseergebnisse ab und gibt eine positive oder negative Beurteilung der emotionalen Tendenz ab.

AI-Schnittstellenschicht: Stellen Sie über das Baidu AI SDK eine Verbindung zur Baidu Sentiment Analysis API her, übertragen Sie die Texteingabe des Benutzers zur Sentimentanalyse an die API und erhalten Sie die zurückgegebenen Analyseergebnisse.
2. 
   Datenspeicherschicht: Speichern Sie die vom Benutzer eingegebenen Text- und Stimmungsanalyseergebnisse in der Datenbank, um spätere Abfragen und Analysen zu erleichtern.

3. Systemimplementierung

Umgebungsvorbereitung

Zuerst müssen Sie ein Konto auf der Baidu AI-Plattform registrieren und eine Anwendung erstellen, um den API-Schlüssel und den Geheimschlüssel zu erhalten.

Zweitens müssen Sie eine Java-Entwicklungsumgebung erstellen und das entsprechende Baidu AI SDK importieren.

1. Codebeispiel
   

import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;

import org.json.JSONObject;

public class SentimentAnalysis {

2. // 设置APPID/AK/SK
   public static final String APP_ID = "your_app_id";
   public static final String API_KEY = "your_api_key";
   public static final String SECRET_KEY = "your_secret_key";
   
   public static void main(String[] args) {
       // 初始化一个AipNlp
       AipNlp client = new AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
   
       // 设置参数
       HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>();
       options.put("model", "CNN");
   
       // 调用情感分析接口
       String text = "这部电影真是太棒了！";
       JSONObject result = client.sentimentClassify(text, options);
       System.out.println(result);
   }

}

Ausführen und debuggen

Kopieren Sie den obigen Code nach Java Ersetzen Sie in der Entwicklungsumgebung den API-Schlüssel und den geheimen Schlüssel durch den Schlüssel der Anwendung, die Sie auf der Baidu AI-Plattform erstellt haben.

Führen Sie das Programm aus und geben Sie den Testtext ein. Das Programm ruft die Baidu Sentiment Analysis API auf, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen und die Analyseergebnisse auszudrucken.

4. Systemtests und -bewertung: Testen Sie durch Eingabe verschiedener Texte die Genauigkeit der Stimmungsanalyse des Systems und bewerten Sie das System. Die Ergebnisse können mit manuellen Analysen verglichen und Fehler analysiert und verbessert werden.
3. 
   5. Zusammenfassung
Dieser Artikel basiert auf der Java-Sprache und verwendet die Baidu AI-Schnittstelle, um ein einfaches und praktisches Stimmungsanalysesystem zu implementieren. Das System kann eine Stimmungsanalyse des Textes durchführen und eine positive oder negative Beurteilung der emotionalen Tendenz abgeben. Dieses System weist eine hohe Genauigkeit und Praktikabilität auf und hat einen gewissen Anwendungswert in Bereichen wie der Analyse der öffentlichen Meinung und der Marktforschung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSystemdesign und Implementierung der Stimmungsanalyse durch Andocken der Baidu AI-Schnittstelle in der Java-Sprache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!