Baidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせによるインテリジェントなテキスト分析システムの構築
はじめに:
人工知能技術の継続的な発展により、テキスト分析が可能になります。アプリケーション分野の非常に重要な部分となっています。 Baidu AI インターフェイスは、センチメント分析、テキスト分類、固有表現認識などの一連の強力なテキスト分析機能を提供します。Golang は、シンプルで効率的なプログラミング言語として、優れた同時実行機能とクロスプラットフォーム機能を備えています。この記事では、Golang を Baidu AI インターフェイスと組み合わせて使用してインテリジェントなテキスト分析システムを構築する方法を検討し、対応するサンプル コードを提供します。
package main import ( "encoding/json" "fmt" "io/ioutil" "net/http" "strings" ) const ( BaiduAPIKey = "your-api-key" BaiduSecretKey = "your-secret-key" ) type SentimentAnalysisResponse struct { Text string `json:"text"` Score int `json:"score"` ErrMsg string `json:"errMsg"` } func main() { text := "这家餐厅的菜品非常好吃!" url := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify" payload := strings.NewReader(fmt.Sprintf(`{ "text": "%s" }`, text)) client := &http.Client{} req, err := http.NewRequest("POST", url, payload) if err != nil { panic(err) } req.Header.Add("Content-Type", "application/json") req.Header.Add("charset", "UTF-8") req.Header.Add("Accept", "application/json") req.Header.Add("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", BaiduAPIKey)) res, err := client.Do(req) if err != nil { panic(err) } defer res.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body) var response SentimentAnalysisResponse err = json.Unmarshal(body, &response) if err != nil { panic(err) } if response.ErrMsg != "" { panic(response.ErrMsg) } fmt.Printf("Input text: %s ", response.Text) fmt.Printf("Sentiment score: %d ", response.Score) }
上記のコードでは、最初に、Baidu AI から返された JSON データを解析するために使用される構造体 SentimentAnalysisResponse
を定義します。インターフェース。次に、Baidu AI Interface のドキュメントに基づいてリクエストを作成し、Baidu AI Interface に送信しました。最後に、インターフェイスから返されたデータを解析し、センチメント分析結果を出力します。
package main import ( "encoding/json" "fmt" "io/ioutil" "net/http" "strings" ) const ( BaiduAPIKey = "your-api-key" BaiduSecretKey = "your-secret-key" ) type TextClassificationResponse struct { Text string `json:"text"` Class string `json:"class"` ErrMsg string `json:"errMsg"` } func main() { text := "苹果新推出的iPhone SE性价比很高!" url := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic" payload := strings.NewReader(fmt.Sprintf(`{ "title": "%s" }`, text)) client := &http.Client{} req, err := http.NewRequest("POST", url, payload) if err != nil { panic(err) } req.Header.Add("Content-Type", "application/json") req.Header.Add("charset", "UTF-8") req.Header.Add("Accept", "application/json") req.Header.Add("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", BaiduAPIKey)) res, err := client.Do(req) if err != nil { panic(err) } defer res.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body) var response TextClassificationResponse err = json.Unmarshal(body, &response) if err != nil { panic(err) } if response.ErrMsg != "" { panic(response.ErrMsg) } fmt.Printf("Input text: %s ", response.Text) fmt.Printf("Class: %s ", response.Class) }
上記のコードでは、Baidu AI インターフェイスから返された JSON データを解析するための構造体 TextClassificationResponse
を定義します。次に、リクエストを作成し、Baidu AI インターフェイスに送信しました。最後に、インターフェイスから返されたデータを解析し、テキスト分類結果を出力します。
結論:
Golang と Baidu AI インターフェイスを組み合わせて使用することで、インテリジェントなテキスト分析システムを迅速に構築できます。この記事では、Golang を使用して、Baidu AI インターフェイスの感情分析およびテキスト分類機能を呼び出すコードを記述する方法を紹介します。もちろん、Baidu AI インターフェースは他にも多くの便利なテキスト分析機能を提供しており、読者は自分のニーズに応じて調整したり拡張したりできます。この記事が読者に、インテリジェントなテキスト分析システムを構築する上で役立つ参考資料を提供できれば幸いです。
以上がBaidu AI インターフェースと Golang の完璧な組み合わせにより、インテリジェントなテキスト分析システムを構築します。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。