如何使用JavaSDK_自然语言处理(NLP)-阿里云帮助中心

本文将详细介绍NLP自学习平台的Java SDK安装步骤及调用示例。主要内容包括如何调用NLP自学习平台以创建异步预测接口，以及如何获取异步预测结果接口，并提供完整的集成步骤。以帮助您更好地理解与应用NLP自学习平台的功能。

前提条件

调用阿里云OpenAPI通常需要设置访问密钥（AccessKey）。请确保已创建AccessKey。具体操作，请参见创建AccessKey。为了避免凭据泄露，常见的方案是将其写入到环境变量中，更多安全方案请参见使用访问凭据访问阿里云OpenAPI最佳实践。

环境要求

最低要求Java 8。

步骤一：引入SDK

阿里云SDK支持泛化与特化两种方式调用OpenAPI，详情参见泛化调用与特化调用，不同的调用方式需要引入的SDK也不同。

特化调用

您可以访问OpenAPI门户网站，搜索您需要的产品，查看产品支持的SDK语言及安装方法，然后在您的项目中引入SDK。本案例的SDK获取步骤如下：

访问NLP自学习平台。
在所有语言栏目中选择您需要的SDK语言。
选择您需要的安装方式，将代码复制到您的项目中。
在您的项目中载入该依赖包。

其Java语言的Maven依赖配置文件如下：

<dependency>
  <groupId>com.aliyun</groupId>
  <artifactId>nlp_automl20191111</artifactId>
  <version>1.0.3</version>
</dependency>

泛化调用

泛化调用方式不依赖任何一个产品的SDK，只依赖如下核心包com.aliyun.tea-openapi。其Java语言Maven依赖安装配置文件如下，最新版本请参见tea-openapi。

    <dependency>
      <groupId>com.aliyun</groupId>
      <artifactId>tea-openapi</artifactId>
      <version>0.2.8</version>
    </dependency>

步骤二：初始化Client

请根据NLP自学习平台所属地域正确填写服务接入地址（又称“访问端点”或“Endpoint”），关于服务接入地址的更多信息，请参见支持的地域。

以下将以特化调用代码为例，详细说明调用过程。如您选择泛化调用方案，更多信息请参见泛化调用与特化调用。

使用AK初始化

说明

阿里云账号AccessKey拥有所有OpenAPI的访问权限，建议您使用RAM用户进行API访问或日常运维。强烈建议不要把AccessKey ID和AccessKey Secret保存到工程代码里，否则可能导致AccessKey泄露，威胁您账号下所有资源的安全。

本示例以将AccessKey配置在环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET的方式来实现身份验证为例。

更多认证信息配置方式，请参见管理访问凭据。
不同操作系统的环境变量配置方法不同，具体操作，请参见在Linux、macOS和Windows系统配置环境变量。

import com.aliyun.tea.*;

public class Sample {

    /**
     * <b>description</b> :
     * <p>使用AK&SK初始化账号Client</p>
     * @return Client
     * 
     * @throws Exception
     */
    public static com.aliyun.nlp_automl20191111.Client createClient() throws Exception {
        // 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考。
        // 建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378657.html。
        com.aliyun.teaopenapi.models.Config config = new com.aliyun.teaopenapi.models.Config()
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID。
                .setAccessKeyId(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"))
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
                .setAccessKeySecret(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"));
        // Endpoint 请参考 https://api.aliyun.com/product/nlp-automl
        config.endpoint = "nlp-automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com";
        return new com.aliyun.nlp_automl20191111.Client(config);
    }
 }

步骤三：使用已初始化的Client调用NLP自学习平台API

说明

初始化Client后，您可以通过Client调用NLP自学习平台API。

接口名称：CreateAsyncPredict

此接口用于创建一个异步预测。在调用过程中，您需要根据实际业务需求创建请求对象，并设置相应的参数及运行时配置。同时，您也可以自定义运行时配置以满足特定需求。

 // 创建请求对象
 com.aliyun.nlp_automl20191111.models.CreateAsyncPredictRequest createAsyncPredictRequest = new com.aliyun.nlp_automl20191111.models.CreateAsyncPredictRequest()
                // 模型ID
                .setModelId(1)
                // 预测内容
                .setContent("全国土地利用总体规划");
        // 运行时配置        
        com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions runtime = new com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions();

以下是使用AK创建一个异步预测的完整示例代码：

// This file is auto-generated, don't edit it. Thanks.
package com.aliyun.sample;

import com.aliyun.tea.*;

public class Sample {

    /**
     * <b>description</b> :
     * <p>使用AK&SK初始化账号Client</p>
     * @return Client
     * 
     * @throws Exception
     */
    public static com.aliyun.nlp_automl20191111.Client createClient() throws Exception {
        // 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考。
        // 建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378657.html。
        com.aliyun.teaopenapi.models.Config config = new com.aliyun.teaopenapi.models.Config()
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID。
                .setAccessKeyId(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"))
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
                .setAccessKeySecret(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"));
        // Endpoint 请参考 https://api.aliyun.com/product/nlp-automl
        config.endpoint = "nlp-automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com";
        return new com.aliyun.nlp_automl20191111.Client(config);
    }

    public static void main(String[] args_) throws Exception {
        java.util.List<String> args = java.util.Arrays.asList(args_);
        com.aliyun.nlp_automl20191111.Client client = Sample.createClient();
        // 创建请求对象
        com.aliyun.nlp_automl20191111.models.CreateAsyncPredictRequest createAsyncPredictRequest = new com.aliyun.nlp_automl20191111.models.CreateAsyncPredictRequest()
                // 模型ID
                .setModelId(1)
                // 预测内容
                .setContent("全国土地利用总体规划");
        // 运行时配置        
        com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions runtime = new com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions();
        try {
            // 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            client.createAsyncPredictWithOptions(createAsyncPredictRequest, runtime);
        } catch (TeaException error) {
            // 此处仅做打印展示，请谨慎对待异常处理，在工程项目中切勿直接忽略异常。
            // 错误 message
            System.out.println(error.getMessage());
            // 诊断地址
            System.out.println(error.getData().get("Recommend"));
            com.aliyun.teautil.Common.assertAsString(error.message);
        } catch (Exception _error) {
            TeaException error = new TeaException(_error.getMessage(), _error);
            // 此处仅做打印展示，请谨慎对待异常处理，在工程项目中切勿直接忽略异常。
            // 错误 message
            System.out.println(error.getMessage());
            // 诊断地址
            System.out.println(error.getData().get("Recommend"));
            com.aliyun.teautil.Common.assertAsString(error.message);
        }        
    }
}

接口名称：GetAsyncPredict

此接口用于获取异步预测结果。在调用过程中，您需要根据实际业务需求创建请求对象，并设置相应的参数及运行时配置。同时，您也可以自定义运行时配置以满足特定需求。

 // 创建请求对象
 com.aliyun.nlp_automl20191111.models.GetAsyncPredictRequest getAsyncPredictRequest = new com.aliyun.nlp_automl20191111.models.GetAsyncPredictRequest()
                // 异步预测ID 示例值：1629
                .setAsyncPredictId(1629);
        // 运行时配置        
        com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions runtime = new com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions();

以下是使用AK获取异步预测结果的完整示例代码：

// This file is auto-generated, don't edit it. Thanks.
package com.aliyun.sample;

import com.aliyun.tea.*;

public class Sample {

    /**
     * <b>description</b> :
     * <p>使用AK&SK初始化账号Client</p>
     * @return Client
     * 
     * @throws Exception
     */
    public static com.aliyun.nlp_automl20191111.Client createClient() throws Exception {
        // 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考。
        // 建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378657.html。
        com.aliyun.teaopenapi.models.Config config = new com.aliyun.teaopenapi.models.Config()
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID。
                .setAccessKeyId(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"))
                // 必填，请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
                .setAccessKeySecret(System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"));
        // Endpoint 请参考 https://api.aliyun.com/product/nlp-automl
        config.endpoint = "nlp-automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com";
        return new com.aliyun.nlp_automl20191111.Client(config);
    }

    public static void main(String[] args_) throws Exception {
        java.util.List<String> args = java.util.Arrays.asList(args_);
        com.aliyun.nlp_automl20191111.Client client = Sample.createClient();
       // 创建请求对象
 com.aliyun.nlp_automl20191111.models.GetAsyncPredictRequest getAsyncPredictRequest = new com.aliyun.nlp_automl20191111.models.GetAsyncPredictRequest()
                // 异步预测ID 示例值：1629
                .setAsyncPredictId(1629);
        // 运行时配置        
        com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions runtime = new com.aliyun.teautil.models.RuntimeOptions();
        try {
            // 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            client.getAsyncPredictWithOptions(getAsyncPredictRequest, runtime);
        } catch (TeaException error) {
            // 此处仅做打印展示，请谨慎对待异常处理，在工程项目中切勿直接忽略异常。
            // 错误 message
            System.out.println(error.getMessage());
            // 诊断地址
            System.out.println(error.getData().get("Recommend"));
            com.aliyun.teautil.Common.assertAsString(error.message);
        } catch (Exception _error) {
            TeaException error = new TeaException(_error.getMessage(), _error);
            // 此处仅做打印展示，请谨慎对待异常处理，在工程项目中切勿直接忽略异常。
            // 错误 message
            System.out.println(error.getMessage());
            // 诊断地址
            System.out.println(error.getData().get("Recommend"));
            com.aliyun.teautil.Common.assertAsString(error.message);
        }        
    }
}