Java を使用して Baidu AI インターフェイスに接続し感情分析を行う方法

Java を使用して感情分析のために Baidu AI インターフェイスに接続する方法

はじめに:
現代社会では、感情分析は人工知能の重要な応用分野となっています。 。感情分析を通じて、特定の物事やトピックに対するユーザーの感情的態度を理解することができます。これは、市場調査、ソーシャルメディア監視、感情的反応などの分野にとって非常に重要です。 Baidu AI プラットフォームは感情分析 API を提供しており、この API を使用すると、テキストの感情分析を実行し、テキストの感情傾向を迅速かつ正確に判断できます。この記事では、Java を使用して感情分析のために Baidu AI インターフェイスに接続する方法と、対応するコード例を紹介します。

1. Baidu AI プラットフォームに登録し、API キーとシークレット キーを取得する
Baidu AI プラットフォームのセンチメント分析 API を使用するには、まず Baidu AI 開発者アカウントを登録し、アプリケーションを作成する必要があります。 Baidu AI Developer Platform (https://ai.baidu.com) にアクセスしてログインし、画面の指示に従ってアカウントを登録し、実名認証を実行します。登録完了後、新規アプリを作成し、「感情分析」サービスを選択し、APIキーとシークレットキーを取得します。

2. Java SDK のインポート
Baidu AI プラットフォームは、Java プロジェクトでセンチメント分析 API を簡単に使用できる Java バージョンの SDK を提供します。まず、Java SDK をダウンロードする必要があります。Java SDK は、Baidu AI 開発者プラットフォームの「SDK ダウンロード」ページで見つけて、ダウンロードしたファイルを解凍します。解凍したフォルダーを Java プロジェクトにインポートします。

3. 依存関係を導入する
Java プロジェクトの pom.xml に次の依存関係を追加します:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.json</groupId>
        <artifactId>json</artifactId>
        <version>20190722</version>
    </dependency>
</dependencies>

4. 感情分析を実装するコードを作成します
サンプル コードは次のとおりです。

import org.json.JSONObject;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;

public class SentimentAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = "YOUR_API_KEY";
        String secretKey = "YOUR_SECRET_KEY";
        String text = "今天天气真好";

        try {
            String result = sentimentAnalysis(apiKey, secretKey, text);
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(result);
            int sentiment = jsonObject.getJSONObject("items").getInt("sentiment");
            System.out.println("情感倾向： " + sentiment);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static String sentimentAnalysis(String apiKey, String secretKey, String text) throws Exception {
        String url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify";
        String param = "text=" + URLEncoder.encode(text, "UTF-8");

        String accessToken = getAccessToken(apiKey, secretKey);
        url = url + "?charset=UTF-8&access_token=" + accessToken;

        URL realUrl = new URL(url);
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
        connection.setRequestMethod("POST");
        connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");
        connection.setRequestProperty("Content-Length", String.valueOf(param.getBytes().length));
        connection.setDoOutput(true);
        connection.getOutputStream().write(param.getBytes());

        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
        String line;
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        while ((line = in.readLine()) != null) {
            result.append(line);
        }

        return result.toString();
    }

    public static String getAccessToken(String apiKey, String secretKey) throws Exception {
        String grantType = "client_credentials";
        String url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=" + grantType + "&client_id=" + apiKey + "&client_secret=" + secretKey;

        URL realUrl = new URL(url);
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
        connection.setRequestMethod("GET");

        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
        String line;
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        while ((line = in.readLine()) != null) {
            result.append(line);
        }

        JSONObject jsonObject = new JSONObject(result.toString());
        String accessToken = jsonObject.getString("access_token");

        return accessToken;
    }
}

コード内の YOUR_API_KEY と YOUR_SECRET_KEY を独自の API キーと秘密キーに置き換えてください。

上記のコードでは、まず sentimentAnalysis メソッドを呼び出して感情分析を実行し、分析結果を JSON オブジェクトに変換して感情の傾向を抽出します。最後に、感情的な傾向を出力します。

結論:
この記事では、Java を使用して感情分析のために Baidu AI インターフェイスに接続する方法を紹介します。 Baidu AI プラットフォームが提供する感情分析 API を通じて、テキストの感情分析を迅速かつ簡単に実行でき、複数の分野やシナリオに適用できます。この記事が、読者が感情分析 API をすぐに使い始め、Java プロジェクトに感情分析関数を実装する方法を理解するのに役立つことを願っています。

以上がJava を使用して Baidu AI インターフェイスに接続し感情分析を行う方法の詳細内容です。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。