So verwenden Sie PHP, um eine Verbindung zur Semantik -Emotionserkennungsschnittstelle für die Sentimentanalyse herzustellen

1. Was ist die Baidu Semantic Emotionerkennungsschnittstelle?

Im täglichen Leben ist der Ausdruck von Emotionen komplex und schwer zu quantifizieren. Die Baidu Semantic Emotionerkennungstechnologie kann die emotionale Farbe des Textes erkennen, indem sie die Semantik und emotionale Tendenzen des Textes analysiert und Computern dabei hilft, die emotionale Bedeutung des Textes zu verstehen. Diese Technologie kann chinesische Texte emotional klassifizieren, ihre emotionale Polarität (positiv, neutral, negativ) beurteilen und in der öffentlichen Meinungsüberwachung, der Analyse der Produktüberprüfung, des Kundendienstes und der Community -Management häufig eingesetzt werden.

Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie die PHP -Sprache verwendet wird, um eine Verbindung zu Baidus semantischer Emotionserkennungsschnittstelle zu verbinden, um die Stimmungsanalyse des chinesischen Textes durchzuführen.

2. Schritte zur Verbindung zur Verbindung zur Baidu -Spracherkennungsschnittstelle zur Verbindung zu Baidu

2.1. Holen Sie sich den API -Schlüssel und den geheimen Schlüssel

Bevor Sie die semantische Emotionserkennungsschnittstelle von Baidu verwenden, müssen Sie den API -Schlüssel und den geheimen Schlüssel anwenden und erhalten. Die Methode zum Erhalten ist wie folgt:

1. Melden Sie sich bei Baidu Smart Cloud Console an.
2. Wählen Sie "künstliche Intelligenz" -> "natürliche Sprachverarbeitung" und erstellen Sie eine Anwendung.
3. Klicken Sie nach dem Ausfüllen des Anwendungsnamens und der Beschreibung auf Erstellen.
4. Suchen Sie die neu erstellte App in der App -Liste. Klicken Sie auf das Anzeigen des API -Schlüssels und des geheimen Schlüssels.

2.2. PHP -Code schreiben

Als nächstes müssen wir PHP -Code schreiben, die Curl -Bibliothek verwenden, um Anforderungen an die Baidu -Schnittstelle zu senden und die zurückgegebenen Daten zu verarbeiten.

 
// API Key Und Secret Key
$app_key = 'your app key'; 
$secret_key = 'your secret key'; 

// Anfrage Parameter
$params = array(
    'text' => $text, // Text zu analysieren
    'mode' => 0,
    'apikey' => $app_key,
    'timestamp' => time() // Aktueller Zeitstempel
);

// berechnensign
$sig = md5(sprintf("apikey=%stext=%stimestamp=%s%s", $app_key, $text, time(), $secret_key));

// Die vollständige Anfrage URL
$url = sprintf("https://api.baidu.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token=%s&timestamp=%s&sign=%s",
         getAccessToken($app_key, $secret_key), time(), $sig);

// Senden Sie eine Anfrage
$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_TIMEOUT, 10);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params));

// Eine Antwort erhalten
$output = curl_exec($curl);
$res = json_decode($output, true);

// Ergebnisse überprüfen
if ($res && $res['text'] && $res['items']) {
    foreach ($res['items'] as $item) {
        // Ausgangsemotionstyp
        echo $item['sentiment'];

        // Ausgabe emotionales Vertrauen
        echo $item['confidence'];
    }
} else {
    echo 'Parsing -Fehler';
}
curl_close($curl);

2.3. Die Auflösung gibt Ergebnisse zurück

Die Daten, die von Baidus semantischer Emotionserkennungsschnittstelle zurückgegeben wurden, befindet sich im JSON -Format. Wir verwenden die Funktion json_decode (), um sie in ein Array analysieren und dann relevante Informationen entsprechend den Anforderungen extrahieren.

Die zurückgegebenen Daten enthalten den folgenden Schlüsselinhalt:

• Stimmung : Werte sind "negativ", "neutral" und "positiv".
• Vertrauen : Ein schwimmender Wert, der die Genauigkeit der Emotionsklassifizierung angibt, von 0 bis 1.

Beispielausgabe:

 
// Probenausgabe：positive 0.986

3. Zusammenfassung

Durch dieses Tutorial stellen wir vor, wie Sie PHP verwenden, um eine Verbindung zur semantischen Emotionserkennungsschnittstelle von Baidu herzustellen, Anfragen zu senden, die Rückgabeergebnisse zu empfangen und zu analysieren. Mit dieser Schnittstelle können wir chinesische Texte effektiv analysieren, emotionale Typen und Selbstvertrauen erhalten und verschiedene Anwendungsszenarien unterstützen.