利用百度API自然語言處理技術中的評論觀點抽取方面，對淘寶購物的評論進行分析，把關鍵詞進行提取，方便買家快速了解該商品的相關特點，具體實現過程如下：

首先，需要登錄百度AI平臺，創(chuàng)建一個關于自然語言處理技術的應用（領取免費額度），獲得AppID、API Key和Secret Key如下：

然后下載Python的SDK，然后可以通過閱讀API的使用手冊和自然語言處理技術的觀點抽取相關案例：

使用百度API時需要先獲取Access Token，并且需要用到上一步獲取的參數API Key和Secret Key，在百度給出的使用說明中，建議用POST的方式對URL進行請求來獲取access_token，同時可以加入Header，該方式支持UTF-8編碼，具體實現代碼如下：

import jsonimport timeimport requestsfrom urllib.request import urlopen#定義獲取token函數def get_token(): req = Request(Token_url) req.add_header(’Content-Type’, ’application/json; charset=UTF-8’) try: f = urlopen(req,timeout=5) result_str = f.read().decode(’utf-8’) except URLError as err: print(err) result = json.loads(result_str) #返回Access Token字符串 return result[’access_token’]3、分析評論并進行觀點抽取

在獲取Access Token后就可以使用百度API對評論進行分析并抽取關鍵詞。在使用說明中，調用API時需要輸入參數text和type，其中text為需要分析的文本，而type分成了13各類別，具體取值說明如下：

因為本文分析的是淘寶購物評論文本數據，所以該參數取值選擇了12。其次，返回格式需要指定輸入為UTF-8編碼，對于調用后返回的參數，本文用到了prop、adj和sentiment三個參數，解釋如下：

具體實現代碼如下：

def analysis_comment(host,comment): #定義分析類別（購物） data = json.dumps( { 'text':comment, 'type':12 }) request = Request(url=host,data=data.encode(’utf-8’)) request.add_header(’Content-Type’, ’application/json; charset=UTF-8’) response = urlopen(request) content = response.read().decode(’utf-8’) rdata = json.loads(content) print('--------------------------------------------------------------') print('評論：') print(' ' + comment) print('n評論關鍵字：') #把積極、中性、消極關鍵詞分類出來并打印 for item in rdata[’items’]: if item[’sentiment’] == 2: print(u' 積極的評論關鍵詞：' + item[’prop’] + item[’adj’]) if item[’sentiment’] == 1: print(u' 中性的評論關鍵詞：' + item[’prop’] + item[’adj’]) if item[’sentiment’] == 0: print(u' 消極的評論關鍵詞：' + item[’prop’] + item[’adj’])4、運行結果

在對上述函數進行定義后，運行改代碼，調用函數：

if __name__ == ’__main__’: #定義訪問url（API Key和Secret Key換成自己的） Comment_url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v2/comment_tag' Token_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=your_API_Key&client_secret=your_Secret_Key' A_t = get_token() host = Comment_url + '?charset=UTF-8&access_token='+A_t comment1 = {'text':'版型不錯，顏色很好看，面料非常舒服而且厚度適中'} comment2 = {'text':'上身效果一般，做工也一般，會有點起球，沒有想象中好'} comment3 = {'text':'設計做工一點都不好，袖子特別長，衣服比例設計非常差，性價比不高'} comment1 = comment1['text'] comment2 = comment2['text'] comment3 = comment3['text'] analysis_comment(host,comment1) analysis_comment(host,comment2) analysis_comment(host,comment3)

運行結果如下：

然而，從結果中可以看出，在第二句評論中，“一般”這個詞應該定義為中性，而該模型將其定義為消極，說明該模型在一定程度上仍存在一些瑕疵，這也是后期需要改進的地方。

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