情感分析(俄语)

情感分析(西班牙语)预测服务适用于针对电商场景的社交媒体(短文本),预测文本所表达的情感,分为正,中,负,三种情感。

说明

注:本预训练模型提供的服务无需自主标注训练,直接调用API即可使用;

服务开通与资源包购买

预训练模型使用前,请确认是否已经开通了NLP自学习平台服务,开通后可购买优惠资源包。

NLP自学习平台:开通地址

自学习平台资源包:购买地址

Java代码示例

DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou","your-access-id-key","your-access-id-secret");
IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
List<String> messages = ArrayList<>();
messages.add("Игровая консоль BoyHom RS37 (Dendy 8-бит) - Распаковка");
map.put("messages", messages);
RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
request.setServiceName("NLP-Ru-Sentiment-Analysis");
request.setPredictContent(JSON.toJSONString(map));
RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(response.getPredictResult());

Python代码示例

# 安装依赖
pip install aliyun-python-sdk-core
pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl
# -*- coding: utf8 -*-
import json
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
from aliyunsdknlp_automl.request.v20191111 import RunPreTrainServiceRequest
# Initialize AcsClient instance
client = AcsClient(
  "<your-access-key-id>",
  "<your-access-key-secret>",
  "cn-hangzhou"
);
messages=["Игровая консоль BoyHom RS37 (Dendy 8-бит) - Распаковка"]
content ={"messages": messages}
# Initialize a request and set parameters
request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
request.set_ServiceName('NLP-Ru-Sentiment-Analysis')
request.set_PredictContent(json.dumps(content))
# Print response
response = client.do_action_with_exception(request)
resp_obj = json.loads(response)
predict_result = json.loads(resp_obj['PredictResult'])
print(predict_result['predictions'])

PredictContent内容示例

{
  "messages": ["Игровая консоль BoyHom RS37 (Dendy 8-бит) - Распаковка"],
}

PredictResult内容示例

{
  "predictions":["neutral"]
}

入参说明

参数

说明

messages

待预测文本的列表

出参说明

参数

说明

predictions

文本对应的情感值列表

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