


Conception du système et mise en œuvre de l'analyse des sentiments en ancrant l'interface Baidu AI en langage Java
Conception du système et mise en œuvre de l'analyse des sentiments en ancrant l'interface Baidu AI en langage Java
Résumé :
Avec le développement et l'application continus de la technologie de l'intelligence artificielle, l'analyse des sentiments est progressivement devenue un domaine de recherche important. Cet article conçoit et implémente un système d'analyse des sentiments basé sur le langage Java et avec le support de la plateforme Baidu AI. En s'intégrant à l'interface IA de Baidu, le système peut effectuer rapidement et précisément une analyse des sentiments sur les textes et donner des jugements de tendances émotionnelles positives ou négatives.
1. Introduction
L'analyse des sentiments, également appelée analyse d'opinion ou calcul des sentiments, fait référence à la méthode d'analyse des émotions, des tendances et des informations subjectives dans les textes via le traitement du langage naturel, l'exploration de texte et d'autres technologies. L'analyse des sentiments est largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que l'analyse de l'opinion publique, les études de marché, l'évaluation de la qualité des services des compagnies aériennes, etc. Cet article implémente un système d'analyse des sentiments simple et pratique en se connectant à l'interface de la plateforme Baidu AI.
2. Conception du système
-
Architecture du système
L'architecture du système est la suivante :Interface utilisateur
————↗————
|
Couche de traitement de la logique métier
————↗—— ——
|
Couche d'interface IA
————↗————
| |
Couche de stockage de données - Module principal
Interface utilisateur : fournit la fonction de saisie de texte par l'utilisateur et transmet le contenu saisi par l'utilisateur à l'entreprise couche de traitement logique.
Couche de traitement de logique métier : reçoit le texte saisi par l'utilisateur, appelle l'API d'analyse des sentiments Baidu via la couche d'interface AI, obtient les résultats de l'analyse et donne un jugement de tendance émotionnelle positive ou négative.
Couche d'interface AI : connectez-vous à l'API Baidu Sentiment Analysis via le SDK Baidu AI, transférez le texte saisi par l'utilisateur vers l'API pour l'analyse des sentiments et obtenez les résultats d'analyse renvoyés.
Couche de stockage de données : enregistrez les résultats de l'analyse du texte et des sentiments saisis par l'utilisateur dans la base de données pour faciliter les requêtes et les analyses ultérieures.
3. Implémentation du système
- Préparation de l'environnement
Tout d'abord, vous devez créer un compte sur la plateforme Baidu AI et créer une application pour obtenir la clé API et la clé secrète.
Deuxièmement, vous devez créer un environnement de développement Java et importer le SDK Baidu AI approprié.
- Échantillon de code
import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
import org.json.JSONObject;
public class SentimentAnalysis {
// 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); }
}
- Exécuter et déboguer
Copiez le code ci-dessus en Java Dans l'environnement de développement, remplacez la clé API et la clé secrète par la clé de l'application que vous avez créée sur la plateforme Baidu AI.
Exécutez le programme et entrez le texte du test. Le programme appellera l'API Baidu Sentiment Analysis pour effectuer une analyse des sentiments et imprimer les résultats de l'analyse.
4. Test et évaluation du système
En saisissant différents textes, testez l'exactitude de l'analyse des sentiments du système et évaluez le système. Les résultats peuvent être comparés à une analyse manuelle et les erreurs peuvent être analysées et améliorées.
5. Résumé
Cet article est basé sur le langage Java et utilise l'interface Baidu AI pour implémenter un système d'analyse des sentiments simple et pratique. Le système peut effectuer une analyse des sentiments sur le texte et donner un jugement de tendance émotionnelle positive ou négative. Ce système est très précis et pratique, et présente une certaine valeur d'application dans des domaines tels que l'analyse de l'opinion publique et les études de marché.
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

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

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)

Sujets chauds

Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter la fonction d'analyse des sentiments Introduction ChatGPTCChatGPT est un modèle de pré-formation génératif basé sur l'apprentissage par renforcement publié par OpenAI en 2021. Il utilise un modèle de langage puissant pour générer un dialogue cohérent. ChatGPT peut être utilisé pour diverses tâches, notamment l'analyse des sentiments. Importation de bibliothèques et de modèles Tout d'abord, vous devez installer les bibliothèques pertinentes de Python et les importer, y compris la bibliothèque GPT d'OpenAI. Ensuite, vous devez utiliser le Ch d'OpenAI

JSON peut être utilisé comme format d’échange de données, il est léger et indépendant du langage. Un JSONArray peut analyser des chaînes de texte pour produire des objets de type vectoriel et prend en charge l'interface java.util.List. Nous pouvons convertir un tableau JSON au format CSV à l'aide de la classe org.json.CDL, qui fournit une méthode statique toString() pour convertir JSONArray en texte séparé par des virgules. Nous devons importer le package org.apache.commons.io.FileUtils pour stocker les données dans un fichier CSV à l'aide de la méthode writeStringToFile(). Syntaxepublicstaticj

ChatGPTJava : Comment créer un moteur de recherche sémantique précis, nécessitant des exemples de code spécifiques Introduction : Avec le développement rapide d'Internet et la croissance explosive de l'information, les gens rencontrent souvent des résultats de recherche de mauvaise qualité et incohérents lors du processus d'obtention des informations requises. Question exacte. Afin de fournir des résultats de recherche plus précis et plus efficaces, les moteurs de recherche sémantiques ont vu le jour. Cet article expliquera comment utiliser ChatGPTJava pour créer un moteur de recherche sémantique précis et donnera des exemples de code spécifiques. 1. Comprendre ChatGPTJ

Golang se connecte à l'interface Baidu AI pour implémenter la fonction de reconnaissance de carte d'identité Préface de démarrage rapide Avec le développement de l'intelligence artificielle, les interfaces IA sont de plus en plus utilisées dans divers domaines. La plate-forme ouverte Baidu AI fournit une interface IA riche et offre aux développeurs un moyen pratique de mettre en œuvre diverses fonctions. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour se connecter à l'interface Baidu AI afin de réaliser la fonction de reconnaissance de carte d'identité. 1. Enregistrez un compte sur la plateforme ouverte Baidu AI. Tout d'abord, nous devons créer un compte sur la plateforme ouverte Baidu AI et créer une application. Ouvrir

Interface de reconnaissance vocale Baidu pour obtenir une reconnaissance sonore Introduction : Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance vocale est devenue une technologie très importante. L'interface de reconnaissance vocale Baidu est un outil de reconnaissance vocale relativement connu et facile à utiliser en Chine. Grâce à cette interface, nous pouvons convertir les sons en texte. Cet article explique comment utiliser la programmation Python pour implémenter l'accueil de l'interface de reconnaissance vocale Baidu, afin que le programme puisse comprendre nos voix. 1. Créez un compte Baidu et obtenez une clé API Avant de commencer, nous devons d'abord enregistrer un compte sur la plateforme Baidu Cloud et créer.

Golang se connecte à l'interface Baidu AI pour implémenter la fonction de synthèse vocale et la maîtrise rapidement Introduction : Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, la fonction de synthèse vocale a été largement utilisée dans divers scénarios d'application. La plate-forme Baidu AI fournit une série d'interfaces de synthèse vocale puissantes. Grâce à ces interfaces, nous pouvons convertir du texte en parole pour obtenir des effets de synthèse vocale naturels et fluides. Cet article explique comment utiliser le langage Golang pour se connecter à l'interface Baidu AI afin d'implémenter la fonction de synthèse vocale. 1. Inscrivez-vous sur la plateforme Baidu AI. Tout d’abord, nous devons nous inscrire sur la plateforme Baidu AI.

ChatGPTJava : Comment mettre en œuvre une classification intelligente des textes et une analyse des sentiments, des exemples de code spécifiques sont nécessaires Introduction : Avec le développement rapide du traitement du langage naturel (NLP), la classification intelligente des textes et l'analyse des sentiments sont devenues des fonctions essentielles dans de nombreuses applications. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser la bibliothèque Java ChatGPT pour implémenter une classification intelligente du texte et une analyse des sentiments, et fournirons des exemples de code spécifiques. Présentation de la bibliothèque ChatGPTJava Tout d'abord, nous devons introduire Chat dans notre projet Java

Plateforme ouverte Baidu AI Partage de tutoriels d'amarrage d'interface Python Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs commencent à utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes et mettre en œuvre des applications. La plate-forme ouverte Baidu AI fournit aux développeurs de riches interfaces API d'intelligence artificielle pour permettre aux développeurs d'intégrer rapidement des fonctions d'intelligence artificielle. Cet article expliquera comment utiliser le langage Python pour connecter l'interface de la plateforme ouverte Baidu AI et fournira des exemples de code. La plateforme ouverte Baidu AI fournit un riche ensemble d'interfaces API d'intelligence artificielle, notamment la reconnaissance vocale, le traitement d'images, etc.
