python中文语义分析_Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp
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NLP是什么
自然语言处理被广泛应用于各种行业来解决关键知识性问题,例如从收集的大量珍贵的非结构化内容中提取的见解(CRM 数据、 社媒体、 新闻、 专利、 财务信息披露等。)通过先进的算法,自然语言处理揭露出在任何非结构化中的人物、事件、时间、地点等内容,从而能够提供贯穿所有业务的全新层面的理解。
bosonnlp能解决什么问题情感分析Sentiment Analysis
信息分类Classification
实体识别Named Entity Recognition
典型意见Opinion Extraction
文本聚类Clustering
关键词提取Keyword Extraction
如何使用Python操作bosonnlp
安装$ pip install -U bosonnlp
安装成功后,编写以下Python脚本,并保存为 sentiment.py 。在代码中,将 YOUR_API_TOKEN 更换为您的API密钥。
[[0.28867338699939415, 0.7113266130006058]]
通过SDK调用,对以上内容的情感分析结果为 负面概率较大。
找出最负面的消费者评价
介绍
我们随机在天猫上抽取100条关于某化妆品的评论作为分析数据,利用情感分析引擎来分析这100条数据,并且根据负面概率从大到小排序。 负面概率结果为 0 到 1 之间的数值,通常负面概率大于 0.6 以上时,我们可以认定这条数据为负面。对于 0.4-0.6 之间的数据为模糊地带,由用户对这个区间的结果做判断,取一个相对的值,大于这个值的数据为负面。
Python 调用示例
请先下载测试数据:http://docs.bosonnlp.com/_downloads/text_sentiment.txt
结果
你也可以来网站亲自体验bosonnlphttp://bosonnlp.com/
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