entiment Analisi di testo o documenti utilizzando un'API REST in C#

Puoi eseguire facilmente l’analisi del sentiment per i tuoi documenti o testi a livello di programmazione. Viene utilizzato per determinare se il testo oi dati sono positivi, negativi o neutri. Ti aiuta anche a identificare ed estrarre opinioni da utilizzare a vantaggio delle tue operazioni commerciali. In questo articolo imparerai come eseguire l’analisi del sentiment del testo o dei documenti utilizzando un’API REST in C#.

I seguenti argomenti sono discussi/trattati in questo articolo:

API REST per l’analisi del sentiment e .NET SDK

Per l’analisi del sentiment di testo o documenti, utilizzerò l’API .NET SDK of GroupDocs.Classification Cloud. Ti consente di classificare il tuo testo non elaborato e i documenti in categorie predefinite. L’SDK supporta più tipi di tassonomia come la tassonomia IAB-2, Documenti e Sentiment. Ti consente di classificare documenti di formati di file supportati come PDF, Word, OpenDocument, RTF e TXT. Le informazioni sulla classificazione mostrano la classe migliore con il relativo punteggio di probabilità.

È possibile installare GroupDocs.Classification Cloud nel progetto di Visual Studio da Gestione pacchetti NuGet. Puoi installarlo utilizzando il seguente comando nella console di Package Manager:

Install-Package GroupDocs.Classification-Cloud

Ottieni il tuo ID cliente e segreto dalla dashboard prima di iniziare a seguire i passaggi e gli esempi di codice disponibili. Una volta che hai il tuo ID cliente e segreto, aggiungi il codice come mostrato di seguito:

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

Analisi del sentiment dei documenti utilizzando un’API REST in C#

Segui i passaggi indicati di seguito per eseguire l’analisi del sentiment dei tuoi documenti sul cloud.

Carica il documento

Innanzitutto, carica il file DOCX sul cloud utilizzando l’esempio di codice fornito di seguito:

// inizializzazione dell'API
var apiInstance = new FileApi(configuration);

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

// creare richiesta di caricamento file
var request = new UploadFileRequest("sample.docx", fileStream, "");

// caricare un file
var response = apiInstance.UploadFile(request);

Di conseguenza, il file DOCX caricato sarà disponibile nella sezione file della dashboard sul cloud.

Classifica i documenti con Sentiment Analysis utilizzando C#

Puoi eseguire facilmente l’analisi del sentiment dei tuoi documenti e classificarli sul cloud seguendo i passaggi indicati di seguito:

  • Crea un’istanza di ClassificationApi
  • Crea un’istanza di BaseRequest
  • Imposta il percorso del file DOCX nel modello FileInfo
  • Impostare FileInfo sul documento BaseRequest
  • Crea un ClassifyRequest con BaseRequest
  • Imposta la tassonomia dell’analisi del sentiment
  • Ottieni risultati chiamando il metodo ClassificationApi.Classify() con ClassifyRequest

L’esempio di codice seguente mostra come eseguire l’analisi del sentiment di un documento usando un’API REST in C#.

// inizializzazione dell'API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// creare una richiesta di base
BaseRequest baseRequest = new BaseRequest();
baseRequest.Document = new GroupDocs.Classification.Cloud.Sdk.Model.FileInfo()
{
    Name = "sample.docx",
    Folder = ""
};

// creare richiesta di classificazione
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);

// Tassonomia dell'analisi dei sentimenti
request.Taxonomy = "sentiment3";

// ottenere risultati di classificazione
ClassificationResponse response = apiInstance.Classify(request);

// mostra i risultati
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
--------------------------------

Classifica il testo con l’analisi del sentiment utilizzando un’API REST in C#

È possibile eseguire l’analisi del sentiment del testo non elaborato e classificarlo a livello di codice nel cloud seguendo i passaggi indicati di seguito.

  • Crea un’istanza di ClassificationApi
  • Crea un’istanza di BaseRequest
  • Fornire un testo non elaborato alla descrizione BaseRequest
  • Crea un ClassifyRequest con BaseRequest
  • Imposta la tassonomia dell’analisi del sentiment
  • Ottieni risultati chiamando il metodo ClassificationApi.Classify() con ClassifyRequest

L’esempio di codice seguente mostra come eseguire l’analisi del sentiment di un testo usando un’API REST in C#.

// inizializzazione dell'API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// creare una richiesta di base
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..";

// creare richiesta di classificazione
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
request.Taxonomy = "sentiment3";

// ottenere risultati di classificazione
var response = apiInstance.Classify(request);

// mostra i risultati
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
--------------------------------

Analisi del sentiment di più frasi in C#

Puoi classificare più frasi fornite in un batch di testo ed eseguire l’analisi del sentiment a livello di codice sul cloud seguendo i passaggi indicati di seguito:

  • Crea un’istanza di ClassificationApi
  • Crea un’istanza di BatchRequest
  • Fornisci più frasi in un batch di testo a BatchRequest
  • Imposta la tassonomia dell’analisi del sentiment
  • Crea un ClassifyBatchRequest con BatchRequest e Taxonomy
  • Ottieni risultati chiamando il metodo ClassificationApi.ClassifyBatch() con ClassifyBatchRequest

L’esempio di codice seguente mostra come classificare un batch di testo con l’analisi del sentiment usando un’API REST in C#.

// inizializzazione dell'API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// creare una richiesta di testo 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!" }
    }
};

// creare una richiesta batch di classificazione
var request = new ClassifyBatchRequest(batchRequest, taxonomy: "sentiment");

// ottenere risultati di classificazione
var response = apiInstance.ClassifyBatch(request);

// mostra i risultati
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
--------------------------------

Prova in linea

Prova il seguente strumento di classificazione online gratuito, sviluppato utilizzando l’API di cui sopra. https://products.groupdocs.app/classificazione[/](https:/ /products.groupdocs.app/splitter/pdf)

Conclusione

In questo articolo, hai imparato a classificare i documenti con l’analisi del sentiment utilizzando un’API REST. Hai anche imparato come eseguire l’analisi del sentiment sul batch di testo in C#. Inoltre, hai imparato come caricare in modo programmatico il file DOCX sul cloud. Puoi saperne di più su GroupDocs.Classification Cloud API utilizzando la documentazione. Forniamo anche una sezione Riferimento API che ti consente di visualizzare e interagire con le nostre API direttamente attraverso il browser. In caso di qualsiasi ambiguità, non esitate a contattarci sul forum.

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