通過百度云api接口抽取得到產(chǎn)品評論的觀點，也掠去了很多評論中無用的內(nèi)容以及符號，為后續(xù)進(jìn)行文本主題挖掘或者規(guī)則的提取提供基礎(chǔ)。
工具
1、百度云賬號，申請應(yīng)用接口（自然語言處理）
2、python3.5
以下是百度接口提供的說明：
我們使用到的可選值是13，kindle屬于3c產(chǎn)品。
下面是代碼示例：
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from aip import aipnlpimport csvimport pandas as pdfrom pandas.core.frame import dataframe""" 你的 appid ak sk """app_id = '********'api_key = '********'secret_key = '********'client = aipnlp(app_id, api_key, secret_key)# 導(dǎo)入評論數(shù)據(jù)文件，并找到第13列（12行）的評論內(nèi)容提取出來def output(): urls = [] with open('e:\\tb_iphone8.csv', "r") as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: urls.append(row[12]) return urls# 通過百度云提供的api對評論觀點進(jìn)行提取def commenttag(): x = output() all={} abst='' for i in range(10560): text=x[i] """ 調(diào)用評論觀點抽取 """ """ 如果有可選參數(shù) """ # 可選參數(shù)為13表示利用了3c產(chǎn)品的語料庫 options = {} options["type"] = 13 """ 帶參數(shù)調(diào)用評論觀點抽取 """ result=client.commenttag(text, options) print(result) if "error_code" in result.keys(): abst+='' all['abstract'] = abst else: data = result['items'] items = data[0] abst += items['abstract'] all['abstract'] = abst return abstif __name__ == '__main__': all=commenttag() print(all) |
得到的結(jié)果如下：
可以看到，現(xiàn)在抽取出來的評論部分內(nèi)容都是具有一定觀點傾向的，大部分沒有什么含義的評論內(nèi)容已經(jīng)被除去，這對后面的分析有一定的幫助。
以上這篇對python借助百度云api對評論進(jìn)行觀點抽取的方法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/AnthonyHDM/article/details/78957315
