使用百度AI开放平台进行财经语料用户情感分析

本文主要是介绍使用百度AI开放平台进行财经语料用户情感分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一、实现过程操作步骤

二、遇到的问题与解决

三、详细代码

一、实现过程操作步骤

1、百度AI开放平台上创建应用

    详细过程比较简单, 不详细描述

1)到http://ai.baidu.com/上一步步注册账号

2)创建一个自然语言分析下语料情感分析的应用。(根据步骤创建模型、训练、创建即可。其中涉及相关预料的获取,可以写个爬虫弄一下。 具体可以参考  https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/101853610  的第三部分“scrapy框架基本使用及完整案例”的案例代码)

结果是这样子的:

2、获取通过API调用的token

官方文档最详细。百度AIP开放平台使用OAuth2.0授权调用开放API,调用API时必须在URL中带上access_token参数,获取Access Token的流程如下。

方式一鉴权使用的Access_token必须通过API Key和Secret Key获取。

请求URL数据格式

向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:

  • grant_type: 必须参数,固定为client_credentials
  • client_id: 必须参数,应用的API Key
  • client_secret: 必须参数,应用的Secret Key

例如:

https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=Va5yQRHlA4Fq5eR3LT0vuXV4&client_secret=0rDSjzQ20XUj5itV6WRtznPQSzr5pVw2&

服务器返回的JSON文本参数如下:

  • access_token: 要获取的Access Token;
  • expires_in: Access Token的有效期(秒为单位,一般为1个月);
  • 其他参数忽略,暂时不用;

例如:

{"refresh_token": "25.b55fe1d287227ca97aab219bb249b8ab.315360000.1798284651.282335-8574074","expires_in": 2592000,"scope": "public wise_adapt","session_key": "9mzdDZXu3dENdFZQurfg0Vz8slgSgvvOAUebNFzyzcpQ5EnbxbF+hfG9DQkpUVQdh4p6HbQcAiz5RmuBAja1JJGgIdJI","access_token": "24.6c5e1ff107f0e8bcef8c46d3424a0e78.2592000.1485516651.282335-8574074","session_secret": "dfac94a3489fe9fca7c3221cbf7525ff"
}

若请求错误,服务器将返回的JSON文本包含以下参数:

  • error: 错误码;关于错误码的详细信息请参考下方鉴权认证错误码。
  • error_description: 错误描述信息,帮助理解和解决发生的错误。

使用Access Key ID/Secret Access Key的开发者注意

如果您使用的是“安全认证/Access Key ”中的Access Key ID 和 Secret Access Key的开发者,则不能使用获取Access Token的方式鉴权,具体鉴权认证机制参考“百度云鉴权认证机制”。

3、情感倾向分析接口调用

情感倾向分析接口(通用版):自动对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断(积极、消极、中性),并给出相应的置信度。为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供基础技术支持,同时支持用户自行定制模型效果调优。

情感倾向分析接口(定制版):用户在控制台中的【个性化定制】中选择【情感倾向分析定制】,通过上传特定应用场景的正负情感语料来训练模型,满足用户多样场景的精度要求。

定制版接口的详细使用教程,请您在论坛查看教学帖,帖子链接:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/942825

请求说明

请求示例

(情感分析通用版)

HTTP方法: POST 请求URL: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify

(情感分析定制版,注意需要先保证定制模型生效成功再调用,否则接口会报错)

HTTP方法: POST 请求URL: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify_custom

URL参数:

参数
access_token通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header如下:

参数
Content-Typeapplication/json

Body请求示例:

{ "text": "光大是一家伟大的公司" }

请求格式

POST方式调用

注意:要求使用JSON格式的结构体来描述一个请求的具体内容。

body整体文本内容可以支持GBK和UTF-8两种格式的编码。

1、GBK支持:默认按GBK进行编码,输入内容为GBK编码,输出内容为GBK编码,否则会接口报错编码错误

2、UTF-8支持:若文本需要使用UTF-8编码,请在url参数中添加charset=UTF-8 (大小写敏感) 例如 https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/lexer?charset=UTF-8&access_token=24.f9ba9c5241b67688bb4adbed8bc91dec.2592000.1485570332.282335-8574074

请求参数

参数类型描述
textstring文本内容,最大2048字节

返回格式

JSON格式

默认返回内容为GBK编码,若用户指定输入为UTF-8编码(通过指定charset参数),则返回内容为UTF-8编码

返回说明

返回参数

参数说明描述
log_iduint64请求唯一标识码
sentimentint表示情感极性分类结果,0:负向,1:中性,2:正向
confidencefloat表示分类的置信度,取值范围[0,1]
positive_probfloat表示属于积极类别的概率 ,取值范围[0,1]
negative_probfloat表示属于消极类别的概率,取值范围[0,1]

返回示例

{"text":"光大是一家伟大的公司","items":[{"sentiment":2,    //表示情感极性分类结果"confidence":0.40, //表示分类的置信度"positive_prob":0.73, //表示属于积极类别的概率"negative_prob":0.27  //表示属于消极类别的概率}]
}

二、遇到的问题与解决

1、error_code': 110, 'error_msg': 'Access token invalid or no longer valid'

网上搜了一堆,都对不上号。

后仔细看了下官方文档,发现开始漏过了流程的第二步,要通过api key和secret key 来获取 access_token ,用access_token 来访问才行。 

看来凡是要按方法,急了自己乱整不行,折腾浪费了半小时。

2、'error_code': 282004, 'error_msg': 'invalid parameter(s)'

原因与解决:代码问题。因为传入数据是字典需要进行编码。
                 encode_data=json.dumps(data).encode('GBK')

三、详细代码

import json,csv,sys
from urllib.request import urlopen, quotedef getToken():# client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SKhost = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=rqw416K1e80V9IId888G1HUl&client_secret=q5kLRfP9lxdC83QBe5gIsoMXPmkZ6xcT'response = urlopen(host)content = response.read()if (content):#print(type(content))     #<class 'bytes'>content_str=str(content, encoding="utf-8")content_dir = eval(content_str)access_token = content_dir['access_token']return access_tokendef getBaiduNlpMotion():ak = getToken()url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token=' +ak    print('请求:' + url)    data = {"text":sys.argv[1]}encode_data=json.dumps(data).encode('GBK')req = urlopen(url,encode_data)res = req.read()             # content是一个utf-8格式的<class 'bytes'>#bytes ⇒ str:str(b, encoding='utf-8')content_str = str(res, encoding="gbk")   #content被编码为gbk格式的字节串,赋给content_strif (content_str):return content_str  file = open(r'files\\baiduapi_nlp1.json','w')
print('\r\n参数:' + sys.argv[1])
rt = getBaiduNlpMotion()
print('\r\n百度返回结果:'+ rt +'\r\n')
file.write(rt) 
file.close() 

成功的执行结果如下:

输出items的各个结果含义参照第一部分内容,不重复。

 

 

这篇关于使用百度AI开放平台进行财经语料用户情感分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/300095

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置