Gabungan sempurna antara muka AI Baidu dan Golang untuk membina sistem analisis teks pintar

Gabungan sempurna antara muka Baidu AI dan Golang untuk membina sistem analisis teks pintar

Pengenalan:
Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, analisis teks telah menjadi bahagian penting dalam banyak bidang aplikasi. Antara muka AI Baidu menyediakan satu siri fungsi analisis teks yang berkuasa, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, pengiktirafan entiti yang dinamakan, dll. Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dan cekap, mempunyai keupayaan serentak yang baik dan ciri merentas platform. Artikel ini akan meneroka cara menggunakan Golang digabungkan dengan antara muka AI Baidu untuk membina sistem analisis teks pintar dan menyediakan kod sampel yang sepadan.

1. Pasang Golang
   Pertama, kita perlu memasang Golang. Versi terkini Golang boleh dimuat turun dan dipasang dari laman web rasmi. Selepas pemasangan selesai, kita boleh memasukkan "go version" pada baris arahan untuk mengesahkan sama ada pemasangan berjaya.
2. Gunakan antara muka Baidu AI
   Antara muka Baidu AI ialah satu siri perkhidmatan kecerdasan buatan yang disediakan oleh Baidu Cloud kepada pembangun. Sebelum menggunakan antara muka AI Baidu, kami perlu membuat akaun Baidu Cloud dan membuat aplikasi untuk mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia. Untuk langkah operasi tertentu, sila rujuk dokumentasi rasmi Baidu Cloud.
3. Analisis Sentimen Teks
   Antaramuka Baidu AI menyediakan fungsi analisis sentimen, yang boleh menjalankan pertimbangan emosi pada sekeping teks dan mengembalikan skor kekutuban emosi. Berikut ialah contoh kod Golang mudah:

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)
}

Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan struktur SentimentAnalysisResponse, yang digunakan untuk menghuraikan data JSON yang dikembalikan oleh antara muka AI Baidu. Kemudian, kami membina permintaan berdasarkan dokumentasi Antara Muka AI Baidu dan menghantarnya ke Antara Muka AI Baidu. Akhir sekali, kami menghuraikan data yang dikembalikan oleh antara muka dan mengeluarkan hasil analisis sentimen. SentimentAnalysisResponse，用于解析百度AI接口返回的JSON数据。然后，我们根据百度AI接口的文档构造了一个请求，并发送给百度AI接口。最后，我们解析接口返回的数据，并输出情感分析结果。

4. 文本分类
   百度AI接口还可以进行文本分类，将一段文本分到预定义的类别中。以下是一个简单的Golang代码示例：

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)
}

在上述代码中，我们定义了一个结构体TextClassificationResponse

Klasifikasi teks

Antara muka Baidu AI juga boleh melakukan pengelasan teks dan mengelaskan sekeping teks ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Berikut ialah contoh kod Golang mudah:


rrreee🎜Dalam kod di atas, kami mentakrifkan struktur TextClassificationResponse untuk menghuraikan data JSON yang dikembalikan oleh antara muka Baidu AI. Kemudian, kami membina permintaan dan menghantarnya ke antara muka AI Baidu. Akhir sekali, kami menghuraikan data yang dikembalikan oleh antara muka dan mengeluarkan hasil klasifikasi teks. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Dengan menggunakan gabungan antara muka AI Golang dan Baidu, kami boleh membina sistem analisis teks pintar dengan cepat. Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk menulis kod untuk memanggil analisis sentimen dan fungsi klasifikasi teks antara muka Baidu AI. Sudah tentu, antara muka Baidu AI juga menyediakan banyak fungsi analisis teks berguna yang lain, yang pembaca boleh menyesuaikan dan mengembangkan dengan sewajarnya mengikut keperluan mereka sendiri. Saya berharap artikel ini dapat memberi pembaca beberapa rujukan berguna dalam membina sistem analisis teks pintar. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Gabungan sempurna antara muka AI Baidu dan Golang untuk membina sistem analisis teks pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!