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通過百度云API接口抽取得到產品評論的觀點，也掠去了很多評論中無用的內容以及符號，為后續進行文本主題挖掘或者規則的提取提供基礎。
工具
1、百度云賬號，申請應用接口（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產品。
下面是代碼示例：
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)
# 導入評論數據文件，并找到第13列（12行）的評論內容提取出來
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對評論觀點進行提取
def commentTag():
x = output()
all={}
abst=''
for i in range(10560):
text=x[i]
""" 調用評論觀點抽取 """
""" 如果有可選參數 """
# 可選參數為13表示利用了3C產品的語料庫
options = {}
options["type"] = 13
""" 帶參數調用評論觀點抽取 """
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 abst
if __name__ == '__main__':
ALL=commentTag()
print(ALL)
得到的結果如下：
可以看到，現在抽取出來的評論部分內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容已經被除去，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對評論進行觀點抽取的方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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