自然语言处理预训练模型商品评价解析服务-电商领域服务 Java SDK示例

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。可用于搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品。NLP自学习平台提供了一些预训练的特定领域模型服务。例如:商品评价解析服务、新闻层次分类服务、中文简历抽取、英文简历抽取等,且无需自主标注训练,直接调用API即可使用。本文将使用Java SDK演示商品评价解析服务-电商领域的快速调用以供参考。

使用前提:服务开通与资源包购买

操作步骤:

1.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.exceptions.ClientException;
import com.aliyuncs.nlp_automl.model.v20191111.RunPreTrainServiceRequest;
import com.aliyuncs.nlp_automl.model.v20191111.RunPreTrainServiceResponse;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.google.gson.Gson;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


//预训练模型  商品评价解析服务-电商领域 调用示例
public class SpPjia {
    public static void main(String[] args) throws ClientException{
        DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou","XXXXXXXXXX","XXXXXXXXXX");
        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);

        Map<String, Object> input = new HashMap();
        input.put("content","衣服收到了,给妈妈买的,面料凉爽柔软,质感轻柔,做工细致,款式时尚大方");
        input.put("domain","clothing");
        input.put("entity",true);
        Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
        map.put("input", input);

        RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
        request.setServiceName("ReviewAnalysis");

        //request.setPredictContent(JSON.toJSONString(map));  由于版本问题,json中包找不到
        request.setPredictContent(new Gson().toJson(map));
        RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
        System.out.println(response.getPredictResult());
    }
}

3.测试结果

{"code":1000,"data":{"cost":"52.897ms","textProb":1.0,"aspectItem":[{"clause":"面料凉爽柔软","clauseIndex":"12,18","aspectPolarity":"正","terms":[{"aspectTerm":"面料","opinionTerm":"柔软","normedAspectTerm":"面料","normedOpinionTerm":"很软"},{"aspectTerm":"质感","opinionTerm":"轻柔","normedAspectTerm":"质感","normedOpinionTerm":"轻柔"},{"aspectTerm":"面料","opinionTerm":"凉爽","normedAspectTerm":"面料","normedOpinionTerm":"凉凉的"}],"positiveProb":1.0,"aspectCategory":"面料/材质","negativeProb":0.0},{"clause":"做工细致","clauseIndex":"24,28","aspectPolarity":"正","terms":[{"aspectTerm":"做工","opinionTerm":"细致","normedAspectTerm":"做工","normedOpinionTerm":"细致"}],"positiveProb":1.0,"aspectCategory":"做工","negativeProb":0.0},{"clause":"款式时尚大方","clauseIndex":"29,35","aspectPolarity":"正","terms":[{"aspectTerm":"款式","opinionTerm":"大方","normedAspectTerm":"图案","normedOpinionTerm":"简单大方"},{"aspectTerm":"款式","opinionTerm":"时尚","normedAspectTerm":"图案","normedOpinionTerm":"时尚"}],"positiveProb":1.0,"aspectCategory":"外观设计","negativeProb":0.0}],"textPolarity":"正"},"message":"SUCCESS","tracerId":"1651111945.5353065"}

更多参考

快速入门-模型服务调用流程
预训练模型使用教程
商品评价解析服务-电商领域
阿里云自然语言处理PHP Core SDK使用Quick Start

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