C# में REST API का उपयोग करके पाठ या दस्तावेज़ों का एंटिमेंट विश्लेषण

आप आसानी से अपने दस्तावेज़ों या टेक्स्ट के लिए प्रोग्रामेटिक रूप से मनोभाव विश्लेषण कर सकते हैं। इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि पाठ या डेटा सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ है या नहीं। यह आपको अपने व्यवसाय संचालन के लाभ के लिए उपयोग करने के लिए राय पहचानने और निकालने में भी मदद करता है। इस लेख में, आप सीखेंगे कि C# में REST API का उपयोग करके टेक्स्ट या दस्तावेज़ों का सेंटिमेंट विश्लेषण कैसे किया जाता है।

इस आलेख में निम्नलिखित विषयों पर चर्चा/कवर किया गया है:

सेंटीमेंट एनालिसिस REST API और .NET SDK

पाठ या दस्तावेज़ों के मनोभाव विश्लेषण के लिए, मैं .NET SDK of GroupDocs.Classification Cloud API का उपयोग करूंगा। यह आपको अपने कच्चे पाठ के साथ-साथ दस्तावेजों को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करने की अनुमति देता है। SDK कई टैक्सोनॉमी प्रकारों जैसे IAB-2, दस्तावेज़ और सेंटीमेंट टैक्सोनॉमी का समर्थन करता है। यह आपको PDF, Word, OpenDocument, RTF और TXT जैसे समर्थित फ़ाइल स्वरूपों के दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है। वर्गीकरण की जानकारी अपने संभाव्यता स्कोर के साथ सर्वश्रेष्ठ वर्ग को दर्शाती है।

आप NuGet पैकेज मैनेजर से GroupDocs.Classification Cloud को अपने विज़ुअल स्टूडियो प्रोजेक्ट में इंस्टॉल कर सकते हैं। आप पैकेज मैनेजर कंसोल में निम्न आदेश का उपयोग कर इसे स्थापित कर सकते हैं:

Install-Package GroupDocs.Classification-Cloud

चरणों और उपलब्ध कोड उदाहरणों का पालन करना शुरू करने से पहले कृपया डैशबोर्ड से अपनी क्लाइंट आईडी और सीक्रेट प्राप्त करें। एक बार आपके पास अपनी क्लाइंट आईडी और सीक्रेट होने के बाद, नीचे दिखाए गए अनुसार कोड जोड़ें:

var configuration = new Configuration();
configuration.ClientId = "659fe7da-715b-4744-a0f7-cf469a392b73";
configuration.ClientSecret = "b377c36cfa28fa69960ebac6b6e36421";

C# में REST API का उपयोग करके दस्तावेज़ों का सेंटीमेंट विश्लेषण

क्लाउड पर अपने दस्तावेज़ों का सेंटिमेंट विश्लेषण करने के लिए कृपया नीचे दिए गए चरणों का पालन करें।

दस्तावेज़ अपलोड करें

सबसे पहले, नीचे दिए गए कोड नमूने का उपयोग करके DOCX फ़ाइल को क्लाउड पर अपलोड करें:

// एपीआई आरंभीकरण
var apiInstance = new FileApi(configuration);

// फ़ाइल को आईओएसट्रीम में खोलें
var fileStream = File.Open("C:\\Files\\Classification\\sample.docx", FileMode.Open);

// फ़ाइल अपलोड अनुरोध बनाएँ
var request = new UploadFileRequest("sample.docx", fileStream, "");

// फ़ाइल अपलोड करें
var response = apiInstance.UploadFile(request);

परिणामस्वरूप, अपलोड की गई DOCX फ़ाइल क्लाउड पर आपके डैशबोर्ड के फ़ाइल अनुभाग में उपलब्ध होगी।

सी # का उपयोग कर भावना विश्लेषण के साथ दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करें

आप नीचे दिए गए चरणों का पालन करके आसानी से अपने दस्तावेज़ों का मनोभाव विश्लेषण कर सकते हैं और उन्हें क्लाउड पर वर्गीकृत कर सकते हैं:

  • वर्गीकरणएपी का एक उदाहरण बनाएं
  • BaseRequest का एक उदाहरण बनाएँ
  • FileInfo मॉडल में DOCX फ़ाइल पथ सेट करें
  • FileInfo को BaseRequest दस्तावेज़ में सेट करें
  • BaseRequest के साथ एक ClassifyRequest बनाएँ
  • भावना विश्लेषण वर्गीकरण सेट करें
  • ClassifyRequest के साथ ClassificationApi.Classify() विधि को कॉल करके परिणाम प्राप्त करें

निम्न कोड नमूना दिखाता है कि C# में REST API का उपयोग करके किसी दस्तावेज़ का सेंटिमेंट विश्लेषण कैसे किया जाता है।

// एपीआई आरंभीकरण
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// आधार अनुरोध बनाएँ
BaseRequest baseRequest = new BaseRequest();
baseRequest.Document = new GroupDocs.Classification.Cloud.Sdk.Model.FileInfo()
{
    Name = "sample.docx",
    Folder = ""
};

// वर्गीकरण अनुरोध बनाएँ
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);

// भावना विश्लेषण वर्गीकरण
request.Taxonomy = "sentiment3";

// वर्गीकरण परिणाम प्राप्त करें
ClassificationResponse response = apiInstance.Classify(request);

// परिणाम दिखाएं
foreach(var r in response.BestResults)
{
    Console.WriteLine("ClassName :" + r.ClassName);
    Console.WriteLine("ClassProbability :" + r.ClassProbability);
    Console.WriteLine("--------------------------------");
}

ClassName :Positive
ClassProbability :83.35
--------------------------------
ClassName :Neutral
ClassProbability :9.69
--------------------------------
ClassName :Negative
ClassProbability :6.96
--------------------------------

C# में REST API का उपयोग करके सेंटीमेंट एनालिसिस के साथ टेक्स्ट को वर्गीकृत करें

आप नीचे दिए गए चरणों का पालन करके कच्चे पाठ का मनोभाव विश्लेषण कर सकते हैं और इसे क्लाउड पर प्रोग्रामेटिक रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं।

  • ClassificationApi का एक उदाहरण बनाएँ
  • BaseRequest का एक उदाहरण बनाएँ
  • BaseRequest विवरण के लिए एक कच्चा पाठ प्रदान करें
  • BaseRequest के साथ एक ClassifyRequest बनाएँ
  • भावना विश्लेषण वर्गीकरण सेट करें
  • ClassifyRequest के साथ ClassificationApi.Classify() विधि को कॉल करके परिणाम प्राप्त करें

निम्न कोड नमूना दिखाता है कि C# में REST API का उपयोग करके टेक्स्ट का सेंटिमेंट विश्लेषण कैसे किया जाता है।

// एपीआई आरंभीकरण
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// आधार अनुरोध बनाएँ
BaseRequest baseRequest = new BaseRequest();
baseRequest.Description = "We support some of the most popular file formats in business, "
    + "including Microsoft Word documents, Excel spreadsheets, PowerPoint presentations, "
    + "Outlook emails and archives, Visio diagrams, Project files, and Adobe Acrobat PDF documents..";

// वर्गीकरण अनुरोध बनाएँ
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
request.Taxonomy = "sentiment3";

// वर्गीकरण परिणाम प्राप्त करें
var response = apiInstance.Classify(request);

// परिणाम दिखाएं
foreach (var r in response.BestResults)
{
    Console.WriteLine("ClassName : " + r.ClassName);
    Console.WriteLine("ClassProbability : " + r.ClassProbability);
    Console.WriteLine("--------------------------------");
}

ClassName : Positive
ClassProbability : 69.41
--------------------------------
ClassName : Neutral
ClassProbability : 22.08
--------------------------------
ClassName : Negative
ClassProbability : 8.51
--------------------------------

सी # में एकाधिक वाक्यों का भावना विश्लेषण

आप पाठ के एक बैच में दिए गए कई वाक्यों को वर्गीकृत कर सकते हैं और नीचे दिए गए चरणों का पालन करके क्लाउड पर प्रोग्रामेटिक रूप से भावना विश्लेषण कर सकते हैं:

  • वर्गीकरणएपी का एक उदाहरण बनाएं
  • BatchRequest का एक उदाहरण बनाएँ
  • BatchRequest को टेक्स्ट के बैच में एकाधिक वाक्य प्रदान करें
  • भावना विश्लेषण वर्गीकरण सेट करें
  • BatchRequest और टैक्सोनॉमी के साथ ClassifyBatchRequest बनाएं
  • ClassifyBatchRequest के साथ ClassificationApi.ClassifyBatch() विधि को कॉल करके परिणाम प्राप्त करें

निम्नलिखित कोड नमूना दिखाता है कि सी # में एक आरईएसटी एपीआई का उपयोग करके भावना विश्लेषण के साथ पाठ के बैच को कैसे वर्गीकृत किया जाए।

// एपीआई आरंभीकरण
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// बैच पाठ अनुरोध बनाएँ
var batchRequest = new BatchRequest
{
    Batch = new List<string> { { "Now that is out of the way, this thing is a beast. It is fast and runs cool." },
        { "Experience is simply the name we give our mistakes" },
        { "When I used compressed air a cloud of dust bellowed out from the card (small scuffs and scratches)." },
        { "This is Pathetic." },
        { "Excellent work done!" }
    }
};

// वर्गीकृत बैच अनुरोध बनाएँ
var request = new ClassifyBatchRequest(batchRequest, taxonomy: "sentiment");

// वर्गीकरण परिणाम प्राप्त करें
var response = apiInstance.ClassifyBatch(request);

// परिणाम दिखाएं
for (int x=0; x<response.Results.Count; x++)
{
    var res = response.Results[x];
    Console.WriteLine("Text : " + batchRequest.Batch[x]);
    Console.WriteLine("ClassName : " + res.BestClassName);
    Console.WriteLine("ClassProbability : " + res.BestClassProbability);
    Console.WriteLine("--------------------------------");
}

Text : Now that is out of the way, this thing is a beast. It is fast and runs cool.
ClassName : Positive
ClassProbability : 85.27
--------------------------------
Text : Experience is simply the name we give our mistakes
ClassName : Negative
ClassProbability : 72.56
--------------------------------
Text : When I used compressed air a cloud of dust bellowed out from the card (small scuffs and scratches).
ClassName : Negative
ClassProbability : 70.84
--------------------------------
Text : This is Pathetic.
ClassName : Negative
ClassProbability : 88.48
--------------------------------
Text : Excellent work done!
ClassName : Positive
ClassProbability : 90.41
--------------------------------

ऑनलाइन प्रयास करें

कृपया निम्नलिखित मुफ्त ऑनलाइन वर्गीकरण उपकरण का प्रयास करें, जिसे उपरोक्त एपीआई का उपयोग करके विकसित किया गया है। https://products.groupdocs.app/classification[/](https:/ /products.groupdocs.app/splitter/pdf)

निष्कर्ष

इस लेख में, आपने सीखा है कि REST API का उपयोग करके भावनाओं के विश्लेषण के साथ दस्तावेज़ों को कैसे वर्गीकृत किया जाता है। आपने सी # में टेक्स्ट के बैच पर भावना विश्लेषण करने का तरीका भी सीखा है। इसके अलावा, आपने क्लाउड पर DOCX फ़ाइल को प्रोग्रामेटिक रूप से अपलोड करने का तरीका सीखा है। आप दस्तावेज़ का उपयोग करके GroupDocs.Classification Cloud API के बारे में अधिक जान सकते हैं। हम एक एपीआई संदर्भ अनुभाग भी प्रदान करते हैं जो आपको सीधे ब्राउज़र के माध्यम से हमारे एपीआई के साथ कल्पना और बातचीत करने देता है। किसी भी अस्पष्टता के मामले में, कृपया बेझिझक हमसे फोरम पर संपर्क करें।

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