阿里云自然语言处理--词性标注(电商)Java SDK 调用示例

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: 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。通过词性标注服务,用户可以快速的为每一个词附上对应的词性,结合分词服务,可以快速进行更深层次的文本挖掘处理,无需担心新词发现、歧义消除等问题。本文将使用Java CommonSDK演示词性标注(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

BuZw.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.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.alinlp.model.v20200629.GetPosChEcomRequest;
import com.aliyuncs.alinlp.model.v20200629.GetPosChEcomResponse;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;

// 这里以词性标注(电商)为例,其它算法的API名称和参数请参考文档
public class TestCloud {
    public static void main(String[] args) throws ClientException {
        DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile(
                "cn-hangzhou",
                "XXXXXXXXXX",
                "XXXXXXXXXX");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
        GetPosChEcomRequest request = new GetPosChEcomRequest();  //请求的接口名称
        request.setSysEndpoint("alinlp.cn-hangzhou.aliyuncs.com");
        request.setServiceCode("alinlp");
        request.setText("这是一条文本");
        request.setTokenizerId("MAINSE");
        long start = System.currentTimeMillis();
        GetPosChEcomResponse response = client.getAcsResponse(request);
        System.out.println(response.hashCode());
        System.out.println(response.getRequestId() + "\n" + response.getData() + "\n" + "cost:" + (System.currentTimeMillis()- start));
    }
}

3.测试结果

RequestId:BE871C7D-AAC5-5EBF-9941-23766FF2F8BC
{"result":[{"pos":"PN","word":"这"},{"pos":"VC","word":"是"},{"pos":"JJ","word":"一条"},{"pos":"NN","word":"文本"}],"success":true}

更多参考

快速入门
API参考-词性标注(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
|
3月前
|
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。
55 3
|
3月前
|
Java Apache 开发工具
【Azure 事件中心】 org.slf4j.Logger 收集 Event Hub SDK(Java) 输出日志并以文件形式保存
【Azure 事件中心】 org.slf4j.Logger 收集 Event Hub SDK(Java) 输出日志并以文件形式保存
|
3月前
|
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)
|
3月前
|
存储 Java 开发工具
【Azure 存储服务】Azure Blob上传大文件(600MB)出现内存溢出情况(Java SDK)
【Azure 存储服务】Azure Blob上传大文件(600MB)出现内存溢出情况(Java SDK)
|
14天前
|
jenkins Java 测试技术
如何使用 Jenkins 自动发布 Java 代码,通过一个电商公司后端服务的实际案例详细说明
本文介绍了如何使用 Jenkins 自动发布 Java 代码,通过一个电商公司后端服务的实际案例,详细说明了从 Jenkins 安装配置到自动构建、测试和部署的全流程。文中还提供了一个 Jenkinsfile 示例,并分享了实践经验,强调了版本控制、自动化测试等关键点的重要性。
47 3
|
22天前
|
程序员 开发工具 Android开发
Android|使用阿里云推流 SDK 实现双路推流不同画面
本文记录了一种使用没有原生支持多路推流的阿里云推流 Android SDK,实现同时推送两路不同画面的流的方法。
41 7
|
1月前
|
jenkins Java 测试技术
如何使用 Jenkins 自动发布 Java 代码,通过一个电商公司后端服务的实际案例详细说明
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何使用 Jenkins 自动发布 Java 代码,通过一个电商公司后端服务的实际案例,详细说明了从 Jenkins 安装配置到自动构建、测试和部署的全流程。文中还提供了一个 Jenkinsfile 示例,并分享了实践经验,强调了版本控制、自动化测试等关键点的重要性。
34 5
|
3月前
|
Java 开发工具
通过Java SDK调用阿里云模型服务
在阿里云平台上,可以通过创建应用并使用模型服务完成特定任务,如生成文章内容。本示例展示了一段简化的Java代码,演示了如何调用阿里云模型服务生成关于“春秋战国经济与文化”的简短文章。示例代码通过设置系统角色为历史学家,并提出文章生成需求,最终处理并输出生成的文章内容。在实际部署前,请确保正确配置环境变量中的密钥和ID,并根据需要调整SDK导入语句及类名。更多详情和示例,请参考相关链接。
|
3月前
|
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。
|
3月前
|
监控 Java 开发工具
【事件中心 Azure Event Hub】Event Hub Java SDK的消费端出现不消费某一个分区中数据的情况,出现IdleTimerExpired错误消息记录
【事件中心 Azure Event Hub】Event Hub Java SDK的消费端出现不消费某一个分区中数据的情况,出现IdleTimerExpired错误消息记录