阿里云自然语言处理--文本相似度(电商)Java SDK 调用示例

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
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。文本相似度可以提供不同文本之间相似度的计算,并输出一个介于0到1之间的分数,分数越大则文本之间的相似度越高。可广泛应用于信息检索,新闻推荐、智能客服等场景。使用该服务建议分数不要用于直接判断,可以作为特征,并按照范围进行分桶。本文将使用Java Common SDK 演示文本相似度(电商)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

52b236948fbc11.png

  • 公共参数说明

NjIucG5n.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;

//文本相似度(电商)common request 调用示例
public class WenBenxsd {
    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("GetTsChEcom");//请求的接口名称
        //put的参数可以在API文档查看到
        request.putQueryParameter("ServiceCode", "alinlp");
        request.putQueryParameter("OriginT","蓝色裤子");
        request.putQueryParameter("OriginQ","一条红色连衣裙");
        request.putQueryParameter("Type","similarity");

        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":"6EEEB336-8B48-50E2-9041-386CBAF04985","Data":"{\"result\":[{\"score\":\"0.16925383\",\"flag\":true}],\"success\":true}"}

更多参考

快速入门
API参考-文本相似度(电商)
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
|
13天前
|
Java API Spring
打造未来电商新引擎:揭秘Java可扩展API设计,让支付与物流灵活如丝,引领电商时代潮流!
【8月更文挑战第30天】本文通过电商平台案例,探讨了如何设计可扩展的Java API。首先定义支付和物流服务的接口与抽象类,然后实现具体服务,接着引入工厂模式或依赖注入管理服务实例,最后通过配置实现灵活扩展。这种设计确保了应用架构的灵活性和长期稳定性。
33 3
|
18天前
|
存储 Java API
【Azure 存储服务】Java Storage SDK 调用 uploadWithResponse 代码示例(询问ChatGTP得代码原型后人力验证)
【Azure 存储服务】Java Storage SDK 调用 uploadWithResponse 代码示例(询问ChatGTP得代码原型后人力验证)
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
打造个性化新闻推荐系统:机器学习与自然语言处理的结合Java中的异常处理:从基础到高级
【8月更文挑战第27天】在信息过载的时代,个性化新闻推荐系统成为解决信息筛选难题的关键工具。本文将深入探讨如何利用机器学习和自然语言处理技术构建一个高效的新闻推荐系统。我们将从理论基础出发,逐步介绍数据预处理、模型选择、特征工程,以及推荐算法的实现,最终通过实际代码示例来展示如何将这些理论应用于实践,以实现精准的个性化内容推荐。
|
18天前
|
Java 开发工具
【Azure Developer】示例: 在中国区调用MSGraph SDK通过User principal name获取到User信息,如Object ID
【Azure Developer】示例: 在中国区调用MSGraph SDK通过User principal name获取到User信息,如Object ID
|
11天前
|
Java 数据库连接 缓存
Hibernate性能调优:五大秘籍,让应用效能飙升,告别慢如蜗牛的加载,体验丝滑般流畅!
【8月更文挑战第31天】本文深入探讨了提升Hibernate应用性能的五大技巧,包括选择合适的缓存策略、优化查询语句、合理使用Eager与Lazy加载、批量操作与事务管理以及利用索引和数据库优化。通过正确配置多级缓存、分页查询、延迟加载、批量处理及合理创建索引,能够显著提高应用响应速度与吞吐量,改善用户体验。这些技巧需根据具体应用场景灵活调整,以实现最佳性能优化效果。
26 0
|
18天前
|
JSON Java API
【Azure API 管理】通过Java APIM SDK创建一个新的API,如何为Reqeust的Representation设置一个内容示例(Sample)?
【Azure API 管理】通过Java APIM SDK创建一个新的API,如何为Reqeust的Representation设置一个内容示例(Sample)?
|
19天前
|
存储 API 开发工具
【Azure Developer】使用 Python SDK连接Azure Storage Account, 计算Blob大小代码示例
【Azure Developer】使用 Python SDK连接Azure Storage Account, 计算Blob大小代码示例
|
8天前
|
监控 Java 调度
【Java学习】多线程&JUC万字超详解
本文详细介绍了多线程的概念和三种实现方式,还有一些常见的成员方法,CPU的调动方式,多线程的生命周期,还有线程安全问题,锁和死锁的概念,以及等待唤醒机制,阻塞队列,多线程的六种状态,线程池等
66 6
【Java学习】多线程&JUC万字超详解
|
2天前
|
Java 调度 开发者
Java并发编程:深入理解线程池
在Java的世界中,线程池是提升应用性能、实现高效并发处理的关键工具。本文将深入浅出地介绍线程池的核心概念、工作原理以及如何在实际应用中有效利用线程池来优化资源管理和任务调度。通过本文的学习,读者能够掌握线程池的基本使用技巧,并理解其背后的设计哲学。
|
1天前
|
缓存 监控 Java
Java中的并发编程:理解并应用线程池
在Java的并发编程中,线程池是提高应用程序性能的关键工具。本文将深入探讨如何有效利用线程池来管理资源、提升效率和简化代码结构。我们将从基础概念出发,逐步介绍线程池的配置、使用场景以及最佳实践,帮助开发者更好地掌握并发编程的核心技巧。

热门文章

最新文章