Les humains communiqueront beaucoup d'émotions dans leur vie quotidienne, mais ces émotions sont difficiles à exprimer et à comprendre avec précision. La technologie de reconnaissance des émotions sémantiques peut permettre aux ordinateurs de comprendre la signification émotionnelle dans le texte par l'analyse des couleurs émotionnelles du texte. L'interface de reconnaissance des émotions sémantiques de Baidu peut effectuer une analyse émotionnelle sur le texte chinois et donner des résultats basés sur les tendances émotionnelles du texte, y compris la couleur émotionnelle et la polarité émotionnelle (positive, neutre et négative). Cette technologie est largement utilisée dans de nombreux domaines tels que la surveillance d'opinion publique, l'analyse de l'examen des produits, le service client et la gestion de la communauté et l'analyse du bouche à oreille.
Cet article vous présentera en détail comment utiliser PHP pour vous connecter à l'interface de reconnaissance des émotions sémantiques de Baidu pour réaliser la fonction d'analyse des sentiments du texte.
Avant d'utiliser l'interface de reconnaissance des émotions sémantiques de Baidu, vous devez demander et obtenir une clé API et une clé secrète du Baidu Developer Center. Voici les étapes pour obtenir une clé API et une clé secrète:
Écrivez le code PHP, utilisez la bibliothèque Curl pour envoyer des demandes à l'interface Baidu et analysez les résultats renvoyés. Voici un exemple de code PHP:
Les données renvoyées par l'interface sémantique de reconnaissance des émotions de Baidu sont au format JSON. Nous pouvons l'analyser dans un tableau via la fonction json_decode () pour en extraire le contenu requis. Plus précisément, nous pouvons obtenir les informations suivantes:
Voici un exemple de sortie:
Cet article présente en détail comment utiliser PHP pour se connecter à l'interface sémantique de reconnaissance des émotions de Baidu. En obtenant une clé API, en écrivant du code PHP et en analysant les résultats du format JSON renvoyé, vous pouvez facilement mettre en œuvre l'analyse des sentiments du texte chinois. Cette technologie peut être largement utilisée dans plusieurs scénarios tels que la surveillance d'opinion publique, l'analyse des commentaires et l'analyse des sentiments de la plate-forme sociale.