30行代码消费腾讯人工智能开放平台提供的自然语言处理API

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介:

腾讯人工智能AI开放平台上提供了很多免费的人工智能API,开发人员只需要一个QQ号就可以登录进去使用。

腾讯人工智能AI开放平台的地址:https://ai.qq.com/

里面的好东西很多,以自然语言处理的人工智能API为例。

假设我们有一个句子:腾讯AI人工智能开放平台。我们希望用腾讯的人工智能开放平台里提供的自然语言处理API对这个句子进行智能分词。

用您的QQ号登录腾讯人工智能开放平台,创建一个新的应用:

https://ai.qq.com/

根据您的实际需要选择自然语言处理的具体类别:

  • 文本朗读(Text to speech)/语音合成(Speech synthesis)
  • 语音识别(Speech recognition)
  • 中文自动分词(Chinese word segmentation)
  • 词性标注(Part-of-speech tagging)
  • 句法分析(Parsing)
  • 自然语言生成(Natural language generation)
  • 文本分类(Text categorization)
  • 信息检索(Information retrieval)
  • 信息抽取(Information extraction)
  • 文字校对(Text-proofing)
  • 问答系统(Question answering)
  • 机器翻译(Machine translation)
  • 自动摘要(Automatic summarization)
  • 文字蕴涵(Textual entailment)

创建应用之后生成的app id和app key要记下来,在代码里要使用。

新建一个js文件,输入如下代码:

var md5 = require('md5');

var app_id = "2107823355";

var time_stamp = Date.now() / 1000;

var nonce_str = Date.now();

var text = "腾讯AI人工智能开放平台";

var app_key = "LHGNH0usjUTRRRSA";

var input = "app_id=" + app_id + "&nonce_str=" + nonce_str + "&text=" + encodeURI(text)

+ "&time_stamp=" + time_stamp + "&app_key=" + app_key;

var upper = md5(input).toUpperCase();

console.log(upper);

input = input + "&sign=" + upper;

var request = require('request');

var oOptions = {

    url: "https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/nlp_wordseg",

    method: "POST",

     headers: {

                 "content-type": "application/x-www-form-urlencoded",

    },

    body: input

};

console.log("request sent: " + oOptions.body);

var action = new Promise(function(resolve,reject){

    request(oOptions,function(error,response,body){

            console.log("response: " + body);

     }); // end of request

});

通过nodejs里的request组件, 使用HTTP POST调用https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/nlp_wordseg去消费腾讯人工智能开放平台的自然语言处理的分词API:

这些代码的详细解释,我已经在我之前的NLP版本里介绍过了:

[](https://www.toutiao.com/i6588311167087673869/?group_id=6588311167087673869)

使用命令行 node nlp.js即可消费该API并查看结果:

要获取更多Jerry的原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码:

相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【自然语言处理】TF-IDF算法在人工智能方面的应用,附带代码
TF-IDF算法在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)和信息检索中,被广泛用于特征提取和文本表示。以下是一个使用Python的scikit-learn库实现TF-IDF算法的简单示例,并展示如何将其应用于文本数据。
177 65
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【自然语言处理】python之人工智能应用篇——文本生成技术
文本生成是指使用自然语言处理技术,基于给定的上下文或主题自动生成人类可读的文本。这种技术可以应用于各种领域,如自动写作、聊天机器人、新闻生成、广告文案创作等。
38 8
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】自然语言处理(NLP)的突破,关注NLP在机器翻译、情感分析、聊天机器人等方面的最新研究成果和应用案例。
自然语言处理(NLP)作为人工智能的一个重要分支,近年来取得了显著的突破,特别在机器翻译、情感分析、聊天机器人等领域取得了显著的研究成果和广泛的应用。以下是对这些领域最新研究成果和应用案例的概述,并附带相应的代码实例。
34 1
|
1月前
|
人工智能 机器人 API
人工智能|ChatGPT 的 API 使用
ChatGPT 不仅仅只是具备一个聊天机器人的功能。在其开放了 api 之后,就可以将 GPT 模型强大的能力轻松的通过 API 调用的方式使用。在掌握 ChatGPT api 的基础使用的同时,也可以为后续学习 LangChain 打下重要的基础。
49 5
|
1月前
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
AI开放平台介绍
【8月更文挑战第1天】AI开放平台介绍。
51 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能自然语言处理介绍
【8月更文挑战第1天】人工智能自然语言处理介绍。
30 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
智能时代的桥梁:自然语言处理技术在人工智能中的应用
随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)作为其核心领域之一,已广泛应用于多个行业。本文将深入探讨NLP的基本概念、关键技术以及其在现代AI系统中的应用实例,旨在揭示NLP如何成为连接人类与机器的桥梁,推动智能技术向前迈进。
35 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自然语言处理和人工智能有什么区别
自然语言处理和人工智能有什么区别
66 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能浪潮下的自然语言处理技术演进
本文从自然语言处理(NLP)技术的历史发展出发,深入剖析了在人工智能(AI)大潮中该领域的创新突破。我们将探讨深度学习如何推动语言模型的革新、多语言处理技术的发展,以及机器翻译和语音识别的最新进展。文章还将讨论这些技术进步如何影响社会,并展望未来NLP技术的潜力与挑战。
47 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
下一篇
DDNS