


Gunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan aplikasi pintar
Gunakan pengaturcaraan Python untuk menyambung ke antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan aplikasi pintar
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, pelbagai aplikasi pintar telah muncul tanpa henti. Antaranya, Natural Language Processing (NLP) merupakan teknologi yang penting. Antara Muka Pemprosesan Bahasa Asli Baidu (Baidu NLP) ialah alat berkuasa yang boleh membantu pembangun melaksanakan klasifikasi teks, analisis sentimen, analisis leksikal dan fungsi lain. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk melaksanakan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan aplikasi pintar.
Pertama, anda perlu membuat aplikasi pada platform terbuka Baidu AI dan mendapatkan kunci aplikasi yang sepadan. Kemudian, anda boleh menggunakan perpustakaan permintaan Python untuk menghantar permintaan HTTP untuk memanggil antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu.
Yang berikut mengambil klasifikasi teks sebagai contoh untuk menunjukkan cara memanggil antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu melalui Python.
import requests # 应用的API Key和Secret Key API_KEY = "your_api_key" SECRET_KEY = "your_secret_key" # 获取access_token def get_access_token(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY } response = requests.get(url, params=params) result = response.json() access_token = result["access_token"] return access_token # 调用文本分类接口 def text_classification(text): url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic_classify" access_token = get_access_token() headers = { "Content-Type": "application/json" } params = { "access_token": access_token } data = { "text": text } response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data) result = response.json() return result # 调用示例 text = "这是一篇关于人工智能的文章" result = text_classification(text) print(result)
Dalam kod di atas, API_KEY dan SECRET_KEY pertama kali ditakrifkan untuk mendapatkan access_token. Kemudian fungsi get_access_token
ditakrifkan untuk mendapatkan access_token dengan menghantar permintaan GET https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
. Seterusnya, fungsi text_classification
ditakrifkan, yang memanggil klasifikasi teks dengan menghantar permintaan POST https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic_classify
antara muka. Akhir sekali, panggil kod sampel, masukkan sekeping teks untuk pengelasan, dan cetak hasilnya. get_access_token
函数,通过发送https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token
的GET请求,获取access_token。接下来定义了一个text_classification
函数,通过发送https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic_classify
的POST请求,调用文本分类接口。最后调用示例代码,传入一段文本进行分类,并打印结果。
需要注意的是,在调用百度自然语言处理接口之前,需要先获取access_token。这是为了确保请求的合法性。如果access_token过期,可以重新调用get_access_token
get_access_token
sekali lagi untuk mendapatkan access_token baharu. Selain klasifikasi teks, antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu juga menyediakan banyak fungsi lain, seperti analisis sentimen, analisis leksikal, pembetulan ralat teks, dsb. Anda boleh memanggil antara muka yang berbeza untuk menyelesaikan tugasan yang sepadan mengikut keperluan anda sendiri. Untuk meringkaskan, artikel ini memperkenalkan cara melaksanakan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu melalui pengaturcaraan Python untuk membantu anda membangunkan aplikasi pintar. Anda boleh memanggil antara muka yang berbeza untuk melaksanakan klasifikasi teks, analisis sentimen, analisis leksikal dan tugas lain mengikut keperluan anda sendiri. Saya harap artikel ini dapat membantu anda, dan saya doakan anda berjaya dalam pembangunan aplikasi pintar! 🎜Atas ialah kandungan terperinci Gunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan dok antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu untuk membantu anda membangunkan aplikasi pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, dan keupayaan analisis data dan visualisasi yang berkuasa menjadikannya salah satu alat pilihan untuk saintis data dan jurutera pembelajaran mesin. Dalam aplikasi ini, analisis sisa ialah teknik biasa yang digunakan untuk menilai ketepatan model dan mengenal pasti sebarang bias model. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa cara untuk menggunakan teknik analisis sisa dalam Python. Memahami Sisa Sebelum memperkenalkan teknik analisis sisa dalam Python, mari kita fahami dahulu apa itu sisa. Dalam statistik, baki ialah perbezaan antara nilai cerapan sebenar dan

Penegasan dalam Python ialah alat yang berguna untuk pengaturcara untuk menyahpepijat kod mereka. Ia digunakan untuk mengesahkan bahawa keadaan dalaman program memenuhi jangkaan dan menimbulkan ralat penegasan (AssertionError) apabila syarat ini palsu. Semasa proses pembangunan, penegasan digunakan semasa ujian dan penyahpepijatan untuk menyemak sama ada status kod sepadan dengan hasil yang dijangkakan. Artikel ini akan membincangkan punca, penyelesaian dan cara menggunakan penegasan dengan betul dalam kod anda. Punca ralat penegasan Pas ralat penegasan

Teknik Persampelan Berstrata dalam Persampelan Python ialah kaedah pengumpulan data yang biasa digunakan dalam statistik Ia boleh memilih sebahagian daripada sampel daripada set data untuk dianalisis untuk membuat kesimpulan ciri-ciri keseluruhan set data. Dalam era data besar, jumlah data adalah besar, dan menggunakan keseluruhan sampel untuk analisis adalah memakan masa dan tidak praktikal dari segi ekonomi. Oleh itu, pemilihan kaedah persampelan yang sesuai dapat meningkatkan kecekapan analisis data. Artikel ini terutamanya memperkenalkan teknik persampelan berstrata dalam Python. Apakah persampelan berstrata? Dalam persampelan, persampelan berstrata

Gambaran keseluruhan cara membangunkan pengimbas kerentanan melalui Python Dalam persekitaran hari ini yang meningkatkan ancaman keselamatan Internet, pengimbas kerentanan telah menjadi alat penting untuk melindungi keselamatan rangkaian. Python ialah bahasa pengaturcaraan popular yang ringkas, mudah dibaca dan berkuasa, sesuai untuk membangunkan pelbagai alat praktikal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk membangunkan pengimbas kerentanan untuk menyediakan perlindungan masa nyata untuk rangkaian anda. Langkah 1: Tentukan Sasaran Imbasan Sebelum membangunkan pengimbas kerentanan, anda perlu menentukan sasaran yang ingin anda imbas. Ini boleh menjadi rangkaian anda sendiri atau apa sahaja yang anda mempunyai kebenaran untuk menguji

Cara menggunakan Python untuk menulis dan melaksanakan skrip dalam Linux Dalam sistem pengendalian Linux, kita boleh menggunakan Python untuk menulis dan melaksanakan pelbagai skrip. Python ialah bahasa pengaturcaraan ringkas dan berkuasa yang menyediakan banyak perpustakaan dan alatan untuk menjadikan skrip lebih mudah dan lebih cekap. Di bawah ini kami akan memperkenalkan langkah asas cara menggunakan Python untuk penulisan dan pelaksanaan skrip dalam Linux, dan menyediakan beberapa contoh kod khusus untuk membantu anda memahami dan menggunakannya dengan lebih baik. Pasang Python

Contoh penggunaan dan kod fungsi sqrt() dalam Python 1. Fungsi dan pengenalan fungsi sqrt() Dalam pengaturcaraan Python, fungsi sqrt() ialah fungsi dalam modul matematik, dan fungsinya adalah untuk mengira punca kuasa dua bagi nombor. Punca kuasa dua bermaksud nombor yang didarab dengan sendirinya sama dengan kuasa dua nombor itu, iaitu, x*x=n, maka x ialah punca kuasa dua bagi n. Fungsi sqrt() boleh digunakan dalam atur cara untuk mengira punca kuasa dua. 2. Cara menggunakan fungsi sqrt() dalam Python, sq

Amalan pengaturcaraan Python: Cara menggunakan API Peta Baidu untuk menjana fungsi peta statik Pengenalan: Dalam masyarakat moden, peta telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan manusia. Apabila bekerja dengan peta, kami selalunya perlu mendapatkan peta statik kawasan tertentu untuk dipaparkan pada halaman web, apl mudah alih atau laporan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python dan API Peta Baidu untuk menjana peta statik dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. 1. Kerja-kerja penyediaan Bagi merealisasikan fungsi penjanaan peta statik menggunakan API Peta Baidu, I

Pengaturcaraan Python untuk menganalisis fungsi penukaran koordinat dalam dokumentasi API Peta Baidu Pengenalan: Dengan perkembangan pesat Internet, fungsi penentududukan peta telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan orang moden. Sebagai salah satu perkhidmatan peta paling popular di China, Peta Baidu menyediakan satu siri API untuk digunakan oleh pembangun. Artikel ini akan menggunakan pengaturcaraan Python untuk menganalisis fungsi penukaran koordinat dalam dokumentasi API Peta Baidu dan memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Pengenalan Dalam pembangunan, kita kadangkala melibatkan isu penukaran koordinat. AP Peta Baidu
