


Utilisez la programmation Python pour implémenter l'interface de traitement du langage naturel Baidu afin de vous aider à développer des programmes intelligents.
Utilisez la programmation Python pour implémenter l'interface de traitement du langage naturel Baidu afin de vous aider à développer des programmes intelligents
Introduction :
Dans le développement technologique actuel, l'intelligence artificielle (IA) est progressivement intégrée dans nos vies. Le traitement du langage naturel (NLP), en tant que technologie importante de l'intelligence artificielle, peut aider les ordinateurs à comprendre le langage humain et à réaliser une interaction intelligente.
L'interface de traitement du langage naturel Baidu est un ensemble de services de traitement pour le texte chinois, comprenant la segmentation de mots, le marquage de parties du discours, l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse syntaxique et d'autres fonctions. Cet article utilisera la programmation Python pour se connecter à l'interface de traitement du langage naturel de Baidu afin de vous aider à développer des programmes intelligents.
Étape 1 : Demander l'interface de traitement du langage naturel Baidu
Tout d'abord, vous devez disposer d'un compte Baidu, puis créer une application sur Baidu Cloud Platform. Suivez les conseils de Baidu Cloud Platform, accédez à la page d'application du service de traitement du langage naturel (NLP) et créez une nouvelle application.
Après avoir créé avec succès l'application, vous obtiendrez une paire de clés d'accès, notamment la clé API et la clé secrète. Cela servira d’informations d’identification pour les appels API ultérieurs.
Étape 2 : Installez le SDK Baidu AI
Afin de faciliter le fonctionnement de l'interface de traitement du langage naturel Baidu, nous pouvons utiliser le SDK Baidu AI. Dans l'environnement Python, utilisez la commande pip pour installer le SDK Baidu AI :
pip install baidu-aip
Étape 3 : Écrire le code pour implémenter l'amarrage
Ensuite, nous utilisons Python pour écrire du code pour implémenter l'amarrage avec l'interface de traitement du langage naturel Baidu. L'exemple de code suivant montre comment appeler la fonction de révision de texte de l'interface de traitement du langage naturel de Baidu.
Tout d'abord, importez les bibliothèques et modules requis :
from aip import AipNlp
Ensuite, définissez la clé API et la clé secrète de l'interface de traitement du langage naturel Baidu :
APP_ID = 'your App ID' API_KEY = 'your API Key' SECRET_KEY = 'your Secret Key' client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
Ensuite, définissez une fonction pour implémenter la fonction de révision de texte :
def text_review(text): """调用百度自然语言处理接口,进行文本审核""" result = client.antiSpam(text) return result
Enfin , appelez la fonction que vous venez de définir et transmettez le texte à réviser en paramètre à la fonction :
text = "这个产品真的很好用!" result = text_review(text)
Après avoir exécuté le code ci-dessus, vous obtiendrez les résultats renvoyés par l'interface de traitement du langage naturel Baidu. Par exemple, pour le texte de l'exemple ci-dessus, si une violation est détectée, vous recevrez une alerte appropriée.
Conclusion :
Grâce à l'introduction de cet article, vous avez appris à utiliser la programmation Python pour vous connecter à l'interface de traitement du langage naturel de Baidu afin de réaliser le développement de programmes intelligents. En plus de la révision de texte, des fonctions plus riches vous attendent. Venez utiliser l'interface de traitement du langage naturel de Baidu pour donner à votre programme des capacités de traitement du langage plus intelligentes !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel (NLP) est devenu une technologie très importante. La PNL peut nous aider à mieux comprendre et analyser le langage humain pour réaliser certaines tâches automatisées, telles que le service client intelligent, l'analyse des sentiments, la traduction automatique, etc. Dans cet article, nous aborderons les bases et les outils du traitement du langage naturel à l'aide de PHP. Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ? Le traitement du langage naturel est une méthode qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour traiter

Apprenez à utiliser la programmation Python pour implémenter l'amarrage de l'interface de reconnaissance d'image de Baidu et réaliser la fonction de reconnaissance d'image. Dans le domaine de la vision par ordinateur, la technologie de reconnaissance d'image est une technologie très importante. Baidu fournit une puissante interface de reconnaissance d'images grâce à laquelle nous pouvons facilement mettre en œuvre la classification, l'étiquetage, la reconnaissance faciale et d'autres fonctions d'images. Cet article vous apprendra comment utiliser le langage de programmation Python pour implémenter des fonctions de reconnaissance d'images en vous connectant à l'interface de reconnaissance d'images de Baidu. Tout d’abord, nous devons créer une application sur Baidu Developer Platform et obtenir

Avec l'avènement de l'ère Internet, une grande quantité d'informations textuelles a envahi notre champ de vision, suivie par les besoins croissants des gens en matière de traitement et d'analyse de l'information. Dans le même temps, l’ère d’Internet a également entraîné le développement rapide de la technologie de traitement du langage naturel, permettant aux utilisateurs de mieux obtenir des informations précieuses à partir de textes. Parmi eux, la technologie de reconnaissance d’entités nommées et d’extraction de relations constitue l’une des orientations de recherche importantes dans le domaine des applications de traitement du langage naturel. 1. Technologie de reconnaissance d'entités nommées Les entités nommées font référence à des personnes, des lieux, des organisations, du temps, de la monnaie, des connaissances encyclopédiques, des termes de mesure et des professions.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie importante et passionnante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Son objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'analyser et de générer le langage humain. Le développement de la PNL a fait d’énormes progrès, permettant aux ordinateurs de mieux interagir avec les humains et d’atteindre une plus large gamme d’applications. Cet article explorera les concepts, les technologies, les applications et les perspectives d'avenir du traitement du langage naturel. Le concept de traitement du langage naturel est une discipline qui étudie comment permettre aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. La complexité et l’ambiguïté du langage humain confrontent les ordinateurs à d’énormes défis en matière de compréhension et de traitement. L'objectif de la PNL est de développer des algorithmes et des modèles permettant aux ordinateurs d'extraire des informations à partir d'un texte.

Les fonctions Java sont largement utilisées en PNL pour créer des solutions personnalisées qui améliorent l'expérience des interactions conversationnelles. Ces fonctions peuvent être utilisées pour le prétraitement de texte, l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'intention et l'extraction d'entités. Par exemple, en utilisant les fonctions Java pour l'analyse des sentiments, les applications peuvent comprendre le ton de l'utilisateur et réagir de manière appropriée, améliorant ainsi l'expérience conversationnelle.
![Tutoriel [Python NLTK] : Démarrez facilement et amusez-vous avec le traitement du langage naturel](https://img.php.cn/upload/article/000/465/014/170882721469561.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_207,w_330)
1. Introduction à NLTK NLTK est une boîte à outils de traitement du langage naturel pour le langage de programmation Python, créée en 2001 par Steven Bird et Edward Loper. NLTK fournit une large gamme d'outils de traitement de texte, notamment le prétraitement de texte, la segmentation de mots, le marquage de parties du discours, l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique, etc., qui peuvent aider les développeurs à traiter facilement les données en langage naturel. 2.Installation de NLTK NLTK peut être installé via la commande suivante : fromnltk.tokenizeimportWord_tokenizetext="Bonjour tout le monde ! Thisisasampletext."tokens=word_tokenize(te

Méthode de configuration pour l'utilisation d'IntelliJIDEA pour le traitement du langage naturel sur les systèmes Linux IntelliJIDEA est un puissant environnement de développement intégré (IDE) adapté à plusieurs langages de programmation. Cet article explique comment configurer IntelliJIDEA sur un système Linux pour faciliter le développement du traitement du langage naturel (NLP). Étape 1 : Téléchargez et installez IntelliJIDEA Tout d'abord, nous devons nous rendre sur le site officiel https://www.

L'apprentissage du traitement du langage naturel et de l'analyse de texte en JavaScript nécessite des exemples de code spécifiques. Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, ou NLP en abrégé) est une discipline impliquant l'intelligence artificielle et l'informatique. Il étudie l'interaction entre les ordinateurs et le langage naturel humain. Dans le contexte actuel de développement rapide des technologies de l’information, la PNL est largement utilisée dans divers domaines, tels que le service client intelligent, la traduction automatique, l’exploration de texte, etc. JavaScript comme développement front-end
