对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解


Posted in Python onFebruary 21, 2019

通过百度云API接口抽取得到产品评论的观点,也掠去了很多评论中无用的内容以及符号,为后续进行文本主题挖掘或者规则的提取提供基础。

工具

1、百度云账号,申请应用接口(自然语言处理)

2、python3.5

以下是百度接口提供的说明:

对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解

对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解

我们使用到的可选值是13,kindle属于3C产品。

对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解

下面是代码示例:

from aip import AipNlp
import csv
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '********'
API_KEY = '********'
SECRET_KEY = '********'
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 导入评论数据文件,并找到第13列(12行)的评论内容提取出来
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

# 通过百度云提供的API对评论观点进行提取
def commentTag():
 x = output()
 all={}
 abst=''
 for i in range(10560):
  text=x[i]
  """ 调用评论观点抽取 """
  """ 如果有可选参数 """
  # 可选参数为13表示利用了3C产品的语料库
  options = {}
  options["type"] = 13
  """ 带参数调用评论观点抽取 """
  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 abst

if __name__ == '__main__':
 ALL=commentTag()
 print(ALL)

得到的结果如下:

对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解

可以看到,现在抽取出来的评论部分内容都是具有一定观点倾向的,大部分没有什么含义的评论内容已经被除去,这对后面的分析有一定的帮助。

以上这篇对python借助百度云API对评论进行观点抽取的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python多线程编程(五):死锁的形成
Apr 05 Python
Python中的os.path路径模块中的操作方法总结
Jul 07 Python
Bottle框架中的装饰器类和描述符应用详解
Oct 28 Python
python 动态加载的实现方法
Dec 22 Python
Python高级特性切片(Slice)操作详解
Sep 27 Python
Python实现点阵字体读取与转换的方法
Jan 29 Python
Django集成CAS单点登录的方法示例
Jun 10 Python
python递归下载文件夹下所有文件
Aug 31 Python
Pandas-Cookbook 时间戳处理方式
Dec 07 Python
selenium 多窗口切换的实现(windows)
Jan 18 Python
Jupyter Notebook打开任意文件夹操作
Apr 14 Python
python PyAUtoGUI库实现自动化控制鼠标键盘
Sep 09 Python
用python实现刷点击率的示例代码
Feb 21 #Python
Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明
Feb 21 #Python
python根据文章标题内容自动生成摘要的实例
Feb 21 #Python
python3.6实现学生信息管理系统
Feb 21 #Python
Python基于滑动平均思想实现缺失数据填充的方法
Feb 21 #Python
python-itchat 统计微信群、好友数量,及原始消息数据的实例
Feb 21 #Python
python+mysql实现学生信息查询系统
Feb 21 #Python
You might like
Smarty+QUICKFORM小小演示
2007/02/25 PHP
Laravel 5框架学习之日期,Mutator 和 Scope
2015/04/08 PHP
PHP封装CURL扩展类实例
2015/07/28 PHP
PHP简单实现断点续传下载的方法
2015/09/25 PHP
基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法
2018/01/30 PHP
jQuery对html元素取值与赋值的方法
2013/11/20 Javascript
JS版元素周期表实现方法
2015/08/05 Javascript
jQuery幻灯片特效代码分享--鼠标滑过按钮时切换(2)
2020/11/18 Javascript
JavaScript中清空数组的方法总结
2016/12/02 Javascript
jQuery实现动态添加tr到table的方法
2016/12/26 Javascript
JS关于刷新页面的相关总结
2018/05/09 Javascript
深入理解Angularjs 脏值检测
2018/10/12 Javascript
layui监听工具栏的实例(操作列表按钮)
2019/09/10 Javascript
微信小程序网络请求实现过程解析
2019/11/06 Javascript
微信小程序实现树莓派(raspberry pi)小车控制
2020/02/12 Javascript
原生js实现html手机端城市列表索引选择城市
2020/06/24 Javascript
element跨分页操作选择详解
2020/06/29 Javascript
原生js实现购物车功能
2020/09/23 Javascript
进一步理解Python中的函数编程
2015/04/13 Python
Python在图片中插入大量文字并且自动换行
2019/01/02 Python
关于Pycharm无法debug问题的总结
2019/01/19 Python
djano一对一、多对多、分页实例代码
2019/08/16 Python
PyCharm刷新项目(文件)目录的实现
2020/02/14 Python
如何使用PyCharm引入需要使用的包的方法
2020/09/22 Python
HTML5 LocalStorage 本地存储详细概括(多图)
2017/08/18 HTML / CSS
Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现
2018/12/21 HTML / CSS
Chantelle仙黛尔内衣美国官网:法国第一品牌内衣
2018/07/26 全球购物
牵手50台湾:专为黄金岁月的单身人士而设的交友网站
2021/02/18 全球购物
经济实惠的名牌太阳镜和眼镜:Privé Revaux
2021/02/07 全球购物
绘画设计学生的个人自我评价
2013/09/20 职场文书
优秀毕业大学生推荐信
2013/11/13 职场文书
汽车销售员如何做职业生涯规划
2014/02/16 职场文书
房屋出租协议书范本(标准版)
2014/09/24 职场文书
2014年效能监察工作总结
2014/11/21 职场文书
八年级数学教学反思
2016/02/17 职场文书
Vue过滤器(filter)实现及应用场景详解
2021/06/15 Vue.js