阿里云自然语言处理--情感分析(通用)Quick Start

简介: 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP),是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具,旨在帮助用户高效的处理文本,已经广泛应用在电商、文娱、司法、公安、金融、医疗、电力等行业客户的多项业务中,取得了良好的效果。情感分析产品是基于海量大数据研发,为有情感分析需求的产品提供服务。能够对短文本进行情感的正负向及中性进行分析,并给出相应的结果。在舆情监控、话题审核、口碑分析聚类等商业领域有广大的应用空间。本文将使用Java CommonSDK演示情感分析(通用)服务的快速调用以供参考。

使用前提与环境准备:服务开通与购买


Step By Step

1.参考API文档与公共参数文档获取相应请求参数

75n.png

  • 公共参数说明

QucG5n.png

2.添加pom依赖

        <dependency>
            <groupId>com.aliyun</groupId>
            <artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
            <version>4.5.25</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.aliyun</groupId>
            <artifactId>aliyun-java-sdk-nlp-automl</artifactId>
            <version>0.0.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.aliyun</groupId>
            <artifactId>aliyun-java-sdk-alinlp</artifactId>
            <version>1.0.16</version>
       </dependency>

2.Code Sample

import com.aliyuncs.CommonRequest;
import com.aliyuncs.CommonResponse;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.exceptions.ServerException;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;

//自然语言处理之情感分析(通用) common request 调用示例

public class AliNLP3 {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建DefaultAcsClient实例并初始化
        DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile(
                "cn-hangzhou",
                "XXXXXXXXXX",
                "XXXXXXXXXX");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
        // 创建API请求并设置参数
        CommonRequest request = new CommonRequest();
        // domain和version是固定值
        request.setDomain("alinlp.cn-hangzhou.aliyuncs.com");
        request.setVersion("2020-06-29");
        //action name可以在API文档里查到
        request.setSysAction("GetSaChGeneral");//注意此行如果版本依赖core是3.5.0会报错
        //put的参数可以在API文档查看到
        request.putQueryParameter("ServiceCode", "alinlp");
        request.putQueryParameter("Text", "服务很好");
        try {
            CommonResponse response = client.getCommonResponse(request);
            System.out.println(response.getData());
        } catch (ServerException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        } catch (ClientException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

3.测试结果

{"RequestId":"0C07B298-FC89-5314-9D4E-FA3FC48CD9DE","Data":"{\"result\":{\"positive_prob\":0.9963,\"sentiment\":\"正面\",\"neutral_prob\":0.0001,\"negative_prob\":0.0036},\"success\":true,\"tracerId\":\"e6bfb6c9a9a6392a4ff81f7dc0a22abc\"}"}

更多参考

快速入门
API参考-情感分析通用
SDK示例
阿里云自然语言处理PHP Core SDK使用Quick Start

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
利用深度学习技术实现自然语言处理中的情感分析
本文将深入探讨如何利用深度学习技术在自然语言处理领域中实现情感分析。通过介绍情感分析的背景和原理,结合深度学习模型如LSTM、BERT等的应用,帮助读者了解情感分析的重要性以及如何利用最新技术实现更准确的情感识别。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
利用深度学习技术实现自然语言处理中的情感分析
本文将深入探讨如何利用深度学习技术,特别是神经网络模型,来实现自然语言处理领域中的情感分析任务。通过结合深度学习算法和大规模文本数据集,可以实现更准确和高效的情感分析,为情感识别和情感推断提供更好的解决方案。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
利用Python实现基于自然语言处理的情感分析
本文将介绍如何利用Python编程语言,结合自然语言处理技术,实现情感分析。通过对文本数据进行情感分析,可以帮助我们了解用户对产品、服务或事件的情感倾向,为市场调研和舆情分析提供有力支持。文章将涵盖文本预处理、情感词典构建以及情感分析模型的搭建与应用等内容,旨在帮助读者深入理解情感分析的原理和实践应用。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的情感分析
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中的情感分析
38 3
|
3月前
|
消息中间件 BI Serverless
消息队列推出serverless版、Quick BI升级至5.0……阿里云近期产品动态汇总
消息队列推出serverless版、Quick BI升级至5.0……阿里云近期产品动态汇总
478 1
|
4月前
|
分布式计算 安全 网络协议
Linux【问题记录 04】SSH突然无法连接排查2个小时最终解决Failed to start OpenSSH server daemon及阿里云服务器的 kdevtmpfsi 挖矿病毒处理
Linux【问题记录 04】SSH突然无法连接排查2个小时最终解决Failed to start OpenSSH server daemon及阿里云服务器的 kdevtmpfsi 挖矿病毒处理
171 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【Python自然语言处理】使用逻辑回归(logistic)对电影评论情感分析实战(超详细 附源码)
【Python自然语言处理】使用逻辑回归(logistic)对电影评论情感分析实战(超详细 附源码)
96 0
|
7月前
|
自然语言处理 API
调用阿里云NLP自学习平台API时,缺少了一个必需的参数
调用阿里云NLP自学习平台API时,缺少了一个必需的参数
241 1
|
8月前
|
存储 自然语言处理 数据可视化
ESRE系列(三):如何部署自然语言处理 (NLP):情感分析示例
本文将带您完成一个示例,让您使用情感分析 NLP 模型来评估评论(文本)字段包含的是积极还是消极情感。通过使用可公开获得的模型,我们将会向您展示如何将此模型部署到 Elasticsearch 中,以及如何在采集管道中使用此模型来将客户评价分类为积极或消极。
429 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
NLP领域再创佳绩!阿里云机器学习平台 PAI 多篇论文入选 ACL 2023
阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。