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Java 言語で Baidu AI インターフェースをドッキングすることによるセンチメント分析のシステム設計と実装

WBOY

リリース： 2023-08-26 23:09:30

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Java 言語で Baidu AI インターフェースをドッキングすることによるセンチメント分析のシステム設計と実装

Java 言語で Baidu AI インターフェースをドッキングすることによる感情分析のシステム設計と実装

要約:
人工知能技術の継続的な開発と応用により、感情は分析は徐々に重要な研究分野になってきました。この記事では、Java 言語に基づき、Baidu AI プラットフォームのサポートを利用したセンチメント分析システムを設計および実装します。 Baidu の AI インターフェイスと統合することで、システムはテキストの感情分析を迅速かつ正確に実行し、ポジティブまたはネガティブな感情傾向の判断を下すことができます。

1. はじめに
センチメント分析は、オピニオンマイニングまたはセンチメントコンピューティングとも呼ばれ、自然言語処理、テキストマイニング、およびその他のテクノロジーを通じてテキスト内の感情、傾向、主観的な情報を分析する方法を指します。感情分析は、世論分析、市場調査、航空会社のサービス品質評価など、さまざまな分野で広く使用されています。この記事では、Baidu AI プラットフォームインターフェイスと接続することで、シンプルで実用的な感情分析システムを実装します。

2. システム設計

システムアーキテクチャ
システムアーキテクチャは次のとおりです:

ユーザーインターフェイス
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ビジネスロジック処理層
————↗————
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AIインターフェース層
————↗——— —
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データストレージ層
メインモジュール
ユーザーインターフェイス: ユーザーがテキストを入力する機能を提供し、ユーザーの入力内容をビジネスロジック処理層に渡します。

ビジネスロジック処理層：ユーザーによるテキスト入力を受け取り、AIインターフェース層を介してBaidu感情分析APIを呼び出し、分析結果を取得し、ポジティブまたはネガティブな感情傾向の判断を行います。

AI インターフェイスレイヤー: Baidu AI SDK を通じて Baidu 感情分析 API に接続し、ユーザーが入力したテキストを感情分析用の API に渡し、返された分析結果を取得します。

データストレージレイヤー: ユーザーが入力したテキストとセンチメントの分析結果をデータベースに保存し、その後のクエリと分析を容易にします。

3. システム実装

環境準備
まず、Baidu AI プラットフォームにアカウントを登録し、API Key と Secret Key を取得するアプリケーションを作成する必要があります。

2 番目に、Java 開発環境を構築し、関連する Baidu AI SDK をインポートする必要があります。

コード例

import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
import org.json.JSONObject;

パブリッククラス SentimentAnaracy {

// 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);
}

ログイン後にコピー

}

実行してデバッグ
上記のコードを Java 開発環境にコピーし、API キーと秘密キーを Baidu で作成したものに置き換えます。 AIプラットフォームアプリケーションの鍵。

プログラムを実行し、テストテキストを入力します。プログラムは、Baidu 感情分析 API を呼び出して感情分析を実行し、分析結果を出力します。

4. システムのテストと評価
さまざまなテキストを入力することで、システムの感情分析の精度がテストされ、システムが評価されます。結果は手動分析と比較でき、エラーを分析して改善できます。

5. 概要
この記事は Java 言語に基づいており、Baidu AI インターフェイスを使用してシンプルで実用的な感情分析システムを実装しています。このシステムはテキストに対して感情分析を実行し、肯定的または否定的な感情傾向の判断を与えることができます。このシステムは精度と実用性が高く、世論分析や市場調査などの分野で一定の応用価値があります。

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