作为一名开发者,我一直对 AI 充满兴趣。但自己搭建 AI 训练环境费时费力,训练大模型又烧钱,这让我望而却步。直到我发现 腾讯云 AI 服务,它不仅提供了现成的 AI API,还能直接在云端训练和部署模型,让 AI 技术变得触手可及。
今天,我就带大家看看如何用 腾讯云 AI 轻松搞定一个智能应用——智能文本分析系统,实现情感分析、关键词提取等功能。
腾讯云 AI 提供了丰富的 API,包括:
我们今天主要使用 自然语言处理(NLP) 服务,结合 Python,快速实现 文本情感分析。
腾讯云提供了 Python SDK,安装它非常简单:
pip install tencentcloud-sdk-pythonfrom tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.nlp.v20190408 import nlp_client, models
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
import json
# 替换为你的腾讯云 API 密钥
SECRET_ID = "你的SecretId"
SECRET_KEY = "你的SecretKey"
# 配置腾讯云 API 访问
cred = credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "nlp.tencentcloudapi.com"
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
client = nlp_client.NlpClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile)def analyze_sentiment(text):
req = models.SentimentAnalysisRequest()
params = {"Text": text}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.SentimentAnalysis(req)
return json.loads(resp.to_json_string())
# 测试文本
text = "这个产品太棒了,我非常喜欢!"
result = analyze_sentiment(text)
print(result)返回结果:
{
"Positive": 0.98,
"Negative": 0.02,
"Sentiment": "positive"
}可以看到,API 分析出了这个文本的情感倾向是 positive(正向),并且给出了信心指数。
如果我们想让 AI 自动提取文章的核心关键词,可以使用 关键词提取 API。
def extract_keywords(text):
req = models.KeywordsExtractionRequest()
params = {"Text": text, "Num": 5} # 提取 5 个关键词
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.KeywordsExtraction(req)
return json.loads(resp.to_json_string())
text = "人工智能正在改变世界,机器学习和深度学习是 AI 的关键技术。"
keywords = extract_keywords(text)
print(keywords)返回结果示例:
{
"Keywords": [
{"Word": "人工智能", "Score": 0.95},
{"Word": "机器学习", "Score": 0.88},
{"Word": "深度学习", "Score": 0.85}
]
}AI 成功提取了文章的核心关键词,方便后续做文本分类、SEO 优化等操作。
如果我们要把这个 AI 功能集成到 Web 项目,可以用 Flask 搭建一个简单的 API。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route("/analyze", methods=["POST"])
def analyze():
data = request.json
text = data.get("text", "")
result = analyze_sentiment(text)
return jsonify(result)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=5000)这样,我们就可以在任何前端应用中,通过 HTTP 请求调用这个 API,实现智能分析。
通过腾讯云 AI 服务,我们可以 快速实现 NLP 任务,而无需自己训练复杂的机器学习模型。
无论是个人开发者,还是企业应用,腾讯云 AI 都提供了一条低成本、高效率的 AI 之路。与其望 AI 兴叹,不如动手试试! 🚀
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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