Entiment Analisis Teks atau Dokumen menggunakan REST API di C#

Anda dapat dengan mudah melakukan analisis sentimen untuk dokumen atau teks Anda secara terprogram. Ini digunakan untuk menentukan apakah teks atau data itu positif, negatif, atau netral. Ini juga membantu Anda mengidentifikasi dan mengekstrak pendapat untuk digunakan demi kepentingan operasi bisnis Anda. Pada artikel ini, Anda akan mempelajari cara melakukan analisis sentimen pada Teks atau Dokumen menggunakan REST API di C#.

Topik-topik berikut dibahas/dibahas dalam artikel ini:

Analisis Sentimen REST API dan .NET SDK

Untuk analisis sentimen teks atau dokumen, saya akan menggunakan .NET SDK of GroupDocs.Classification Cloud API. Ini memungkinkan Anda untuk mengklasifikasikan teks mentah serta dokumen ke dalam kategori yang telah ditentukan. SDK mendukung beberapa jenis taksonomi seperti taksonomi IAB-2, Dokumen, dan Sentimen. Ini memungkinkan Anda untuk mengklasifikasikan dokumen dari format file yang didukung seperti PDF, Word, OpenDocument, RTF, dan TXT. Informasi klasifikasi menunjukkan kelas terbaik dengan skor probabilitasnya.

Anda dapat menginstal GroupDocs.Classification Cloud ke dalam proyek Visual Studio Anda dari Package Manager NuGet. Anda dapat menginstalnya dengan menggunakan perintah berikut di konsol Package Manager:

Install-Package GroupDocs.Classification-Cloud

Dapatkan ID dan Rahasia Klien Anda dari dashboard sebelum Anda mulai mengikuti langkah-langkah dan contoh kode yang tersedia. Setelah Anda memiliki ID klien dan Rahasia, tambahkan kode seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

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

Analisis Sentimen Dokumen menggunakan REST API di C#

Silakan ikuti langkah-langkah yang disebutkan di bawah ini untuk melakukan analisis sentimen dokumen Anda di cloud.

Unggah Dokumen

Pertama, unggah file DOCX di cloud menggunakan contoh kode yang diberikan di bawah ini:

// inisialisasi api
var apiInstance = new FileApi(configuration);

// buka file di IOStream
var fileStream = File.Open("C:\\Files\\Classification\\sample.docx", FileMode.Open);

// buat permintaan unggah file
var request = new UploadFileRequest("sample.docx", fileStream, "");

// unggah data
var response = apiInstance.UploadFile(request);

Akibatnya, file DOCX yang diunggah akan tersedia di bagian file dasbor Anda di cloud.

Klasifikasikan Dokumen dengan Analisis Sentimen menggunakan C#

Anda dapat dengan mudah melakukan analisis sentimen terhadap dokumen Anda dan mengklasifikasikannya di cloud dengan mengikuti langkah-langkah di bawah ini:

  • Buat instance dari ClassificationApi
  • Buat instance dari BaseRequest
  • Setel jalur file DOCX dalam model FileInfo
  • Setel FileInfo ke dokumen BaseRequest
  • Buat ClassifyRequest dengan BaseRequest
  • Tetapkan taksonomi analisis sentimen
  • Dapatkan hasil dengan memanggil metode ClassificationApi.Classify() dengan ClassifyRequest

Contoh kode berikut menunjukkan cara melakukan analisis sentimen terhadap dokumen menggunakan REST API di C#.

// inisialisasi api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

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

// membuat permintaan klasifikasi
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);

// taksonomi analisis sentimen
request.Taxonomy = "sentiment3";

// mendapatkan hasil klasifikasi
ClassificationResponse response = apiInstance.Classify(request);

// menunjukkan hasil
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
--------------------------------

Klasifikasikan Teks dengan Analisis Sentimen menggunakan REST API di C#

Anda dapat melakukan analisis sentimen terhadap teks mentah dan mengklasifikasikannya secara terprogram di cloud dengan mengikuti langkah-langkah di bawah ini.

  • Buat instance dari ClassificationApi
  • Buat instance dari BaseRequest
  • Berikan teks mentah ke deskripsi BaseRequest
  • Buat ClassifyRequest dengan BaseRequest
  • Tetapkan taksonomi analisis sentimen
  • Dapatkan hasil dengan memanggil metode ClassificationApi.Classify() dengan ClassifyRequest

Contoh kode berikut menunjukkan cara melakukan analisis sentimen teks menggunakan REST API di C#.

// inisialisasi api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// membuat permintaan dasar
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..";

// membuat permintaan klasifikasi
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
request.Taxonomy = "sentiment3";

// mendapatkan hasil klasifikasi
var response = apiInstance.Classify(request);

// menunjukkan hasil
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
--------------------------------

Analisis Sentimen dari Beberapa Kalimat di C#

Anda dapat mengklasifikasikan beberapa kalimat yang diberikan dalam kumpulan teks dan melakukan analisis sentimen secara terprogram di cloud dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

  • Buat instance dari ClassificationApi
  • Buat instance dari BatchRequest
  • Berikan beberapa kalimat dalam kumpulan teks ke BatchRequest
  • Tetapkan taksonomi analisis sentimen
  • Buat ClassifyBatchRequest dengan BatchRequest dan Taxonomy
  • Dapatkan hasil dengan memanggil metode ClassificationApi.ClassifyBatch() dengan ClassifyBatchRequest

Contoh kode berikut menunjukkan cara mengklasifikasikan sekumpulan teks dengan analisis sentimen menggunakan REST API di C#.

// inisialisasi api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// buat permintaan teks batch
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!" }
    }
};

// membuat mengklasifikasikan permintaan batch
var request = new ClassifyBatchRequest(batchRequest, taxonomy: "sentiment");

// mendapatkan hasil klasifikasi
var response = apiInstance.ClassifyBatch(request);

// menunjukkan hasil
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
--------------------------------

Coba Daring

Silakan coba alat klasifikasi online gratis berikut, yang dikembangkan menggunakan API di atas. https://products.groupdocs.app/klasifikasi[/](https:/ /products.groupdocs.app/splitter/pdf)

Kesimpulan

Pada artikel ini, Anda telah mempelajari cara mengklasifikasikan dokumen dengan analisis sentimen menggunakan REST API. Anda juga telah mempelajari cara melakukan analisis sentimen pada kumpulan teks di C#. Selain itu, Anda telah mempelajari cara mengunggah file DOCX secara terprogram di cloud. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang GroupDocs.Classification Cloud API menggunakan dokumentasi. Kami juga menyediakan bagian Referensi API yang memungkinkan Anda memvisualisasikan dan berinteraksi dengan API kami secara langsung melalui browser. Jika ada ambiguitas, jangan ragu untuk menghubungi kami di forum.

Lihat juga