基于百度智能云平台的情感倾向计算

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基于百度智能云平台的情感倾向计算

1.百度智能云平台直接搜索“情感分析”进入平台，要登录个人百度账号；
2.新手可以免费领取资源测试，在页面的接口选择“情感倾向”即可：

3.领取资源后点击创建应用，获取AppleID、API Key、Secret Key，后面要用到；

在线调试or线下调用

在线调试

打开API文档，这个access_token是在线调试必须的参数。

点击上图的“Access Token获取”进入“鉴权认证机制”文档：
根据这个流程操作，获取access_token参数，注意红框内的服务地址，待会要用；

可以查看教学视频，自己跟着做


没兴趣看的就按以下操作：
1.点击链接下载安装postman：postman安装网址
2.在网页中找到Postman on the web，进行网页端安装

我这里已经安装了所以看不到流程，按着提示走就行。
3.进入自己的主页，点击My Workspace：

4.点击以下位置：

5.在1处选择POST，在2处填入刚才的服务地址（忘记了就向上翻），
3处就填这个：client_credentials，4处填自己的API Key，5处填自己的Secret Key（在创建应用中可以找到）；

6.填完点击send，下面就会出来access_token；

7.进入API在线调试页面：


Content-Type：application/x-www-form-urlencoded
access_token：刚才获取的
charset：中文写UTF-8，其他的自己查一下
Body：就可以根据自己的需求改写text进行测试了

线下调用

我这里根据自己的需求改过代码，将结果存储到csv中，原代码可在百度智能云找到。

import pandas as pd
from aip import AipNlp
import time

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID ='xxxxxx'
API_KEY ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
SECRET_KEY ='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 要读取的文本数据
textdf = pd.read_excel(r'F:\Main\data\hd.xlsx', usecols=['date','text'])for i inrange(len(textdf)):
    text = textdf['text'][i]# 使用的是中文文本，存在不可见字符，根据报错结果排查出来的。
    text = text.replace('\u200b','')
    text = text.replace('\u2003','')""" 调用情感倾向分析 """print(i)
    analy_result = client.sentimentClassify(text)
    positive_prob.append(analy_result['items'][0]['positive_prob'])
    confidence.append(analy_result['items'][0]['confidence'])
    negative_prob.append(analy_result['items'][0]['negative_prob'])
    sentiment.append(analy_result['items'][0]['sentiment'])dict={'hd':text,'positive_prob':positive_prob,'confidence':confidence,'negative_prob':negative_prob,'sentiment':sentiment}
    data = pd.DataFrame(dict,index=[i])
    data.to_csv(r'F:\Main\baidu_senti\bd_senti.csv',mode='a+',index=False,header=False,encoding='UTF-8')# 注意！！！！！！！！！# 当循环超过3个文本就会报错，报错原因是并发数过高# 所以在这里加了个线程休眠，设置的是休眠1秒后再继续，这个时间可以看着改
    time.sleep(1)

好像这个免费额度是50万次。