Baidu AI 인터페이스를 Java 언어로 도킹하여 시스템 설계 및 감성 분석 구현
Baidu AI 인터페이스를 Java 언어로 도킹하여 시스템 설계 및 감성 분석 구현
요약:
인공 지능 기술의 지속적인 개발 및 적용으로 감성 분석은 점차 중요한 연구 분야가 되었습니다. 이 기사에서는 Java 언어를 기반으로 하고 Baidu AI 플랫폼을 지원하는 감정 분석 시스템을 설계하고 구현합니다. 바이두의 AI 인터페이스와 통합해 텍스트에 대한 감정 분석을 빠르고 정확하게 수행하고 긍정적 또는 부정적 감정 경향 판단을 내릴 수 있다.
1. 소개
오피니언 마이닝 또는 감성 컴퓨팅이라고도 불리는 감성 분석은 자연어 처리, 텍스트 마이닝 및 기타 기술을 통해 텍스트에 포함된 감정, 성향, 주관적 정보를 분석하는 방법을 말합니다. 감성분석은 여론분석, 시장조사, 항공서비스 품질평가 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 글에서는 바이두 AI 플랫폼 인터페이스와 연결하여 간단하고 실용적인 감성 분석 시스템을 구현한다.
2. 시스템 설계
-
시스템 아키텍처
시스템 아키텍처는 다음과 같습니다.사용자 인터페이스
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비즈니스 로직 처리 레이어
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AI 인터페이스 레이어
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데이터 저장 레이어 - 메인 모듈
사용자 인터페이스: 사용자가 입력한 텍스트 기능을 제공하고 사용자가 입력한 내용을 비즈니스에 전달합니다. 논리 처리 계층.
비즈니스 로직 처리 레이어: 사용자가 입력한 텍스트를 받아 AI 인터페이스 레이어를 통해 Baidu 감성 분석 API를 호출하고 분석 결과를 얻어 긍정적 또는 부정적 감정 경향을 판단합니다.
AI 인터페이스 레이어: Baidu AI SDK를 통해 Baidu 감성 분석 API와 연결하고, 사용자가 입력한 텍스트를 감성 분석용 API로 전송하고, 반환되는 분석 결과를 얻습니다.
데이터 저장 계층: 사용자가 입력한 텍스트 및 감정 분석 결과를 데이터베이스에 저장하여 후속 쿼리 및 분석을 용이하게 합니다.
3. 시스템 구현
- 환경 준비
먼저 바이두 AI 플랫폼에 계정을 등록하고 API 키와 비밀 키를 얻기 위한 애플리케이션을 만들어야 합니다.
두 번째로 Java 개발 환경을 구축하고 관련 Baidu AI SDK를 가져와야 합니다.
- 코드 샘플
import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
import org.json.JSONObject;
public class SentimentAnalytic {
// 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); }
}
- 실행 및 디버그
위 코드를 Java로 복사 개발 환경에서 API Key와 Secret Key를 Baidu AI 플랫폼에서 생성한 애플리케이션의 Key로 교체하세요.
프로그램을 실행하고 테스트 텍스트를 입력하면 프로그램이 Baidu Sentiment Analysis API를 호출하여 감정 분석을 수행하고 분석 결과를 인쇄합니다.
4. 시스템 테스트 및 평가
다양한 텍스트를 입력하여 시스템의 감정 분석 정확도를 테스트하고 시스템을 평가합니다. 결과를 수동 분석과 비교하고 오류를 분석하고 개선할 수 있습니다.
5. 요약
이 글은 Java 언어를 기반으로 Baidu AI 인터페이스를 사용하여 간단하고 실용적인 감성 분석 시스템을 구현합니다. 시스템은 텍스트에 대한 감정 분석을 수행하고 긍정적이거나 부정적인 감정 경향을 판단할 수 있습니다. 이 시스템은 정확성과 실용성이 높으며 여론 분석, 시장 조사 등의 분야에서 특정 응용 가치를 가지고 있습니다.
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