机器学习NLP：借助百度AI实现简单的语句情感分析

提出问题

       例如目前丢给你一个数据分析任务，已知某一个热度话题下用于的评论信息，现在需要你判断当前网民的倾向，也就是判断当前负面情绪占比多还是正面情绪占比多？

方案选择

       明显的自然语言处理问题，基于用户评论大多采用中文，而由于中文的博大精深，词语往往具有多种意思，甚至还需要联系上下文，此时我们不能简单的建立一个字典来一一比对，工作量大不说，最后情感分类的结果也不一定准确。

       NLP中针对情感分析任务的方法有很多，由于是初学，我目前只了解了Word2Vec和百度AI，由于是第一篇关于这方面的文章，我先简单的介绍下现成工具（百度AI）的使用好了。

前期准备

首先我们要进入百度AI里注册账号，并完成认证（这一步很重要，不认证的话功能无法使用！）

之后创建应用，会得到APP_ID ， API_KEY ，SECRET_KEY，保存后。

打开cmd界面，执行pip install baidu-aip，安装百度ai模块。

然后写python代码进行调用，实现简单的文本判断：

from aip import AipNlp
APP_ID='你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'

client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

text="生不生都要考虑了，还两孩三孩的。"

result=client.sentimentClassify(text)

print(result)

输出结果：

positive_prob：表示是正面情绪的概率

confidence：置信度

negative_prob：表示是正面情绪的概率

sentiment：0代表是负面情绪；1代表是中和；2代表是正面情绪。