基于阿里云自然语言处理自学习平台实现商品评价解析功能

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: 面向算法小白用户的NLP行业自适应标注、训练和服务平台。该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析等 NLP 定制化算法能力,用户无需拥有丰富的算法背景,仅需标注或上传适量文档数据,即可通过平台获得优质的 NLP 算法模型。此篇文章将简单介绍自学习平台的操作流程以及实现商品评价解析功能

Step By Step

自学习平台使用

1.开通服务

参考链接:自学习平台服务开通

2.新建项目

  • 录入项目名称等信息

image.png

3.数据标注

  • 进入项目中会有已经标注的默认数据

image.png

  • 手动创建标注任务并标注(以实体收取为例)

(1)创建任务上传数据
image.png
(2)添加实体名
image.png
(3)标注数据
image.png

4.模型训练

  • 创建模型进行训练

image.png

  • 完成训练发布模型

image.png

  • 在线测试模型效果

image.png

5.Java SDK Code

package org.nlp.selflearn;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.nlp_automl.model.v20191111.GetPredictResultRequest;
import com.aliyuncs.nlp_automl.model.v20191111.GetPredictResultResponse;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;

public class NlpAutomlTestApp {
    public static void main(String[] args) throws ClientException {
        DefaultProfile profile = DefaultProfile.getProfile(
                "cn-hangzhou",
                "ak",
                "sk");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        GetPredictResultRequest request = new GetPredictResultRequest();
        request.setModelId(11157);//模型id
        request.setContent("这衣服上身效果挺好,孩子很喜欢,穿着也暖和,做工太好了,质量高,点个赞");
        GetPredictResultResponse response = client.getAcsResponse(request);
        System.out.println(response.getContent());
    }
}

运行结果:

image.png

参考文档

自学习平台

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