Анализ эмоций текста или документов с использованием REST API в C#

Вы можете легко выполнить анализ настроений для ваших документов или текста программно. Он используется для определения того, является ли текст или данные положительным, отрицательным или нейтральным. Это также помогает вам выявлять и извлекать мнения для использования в интересах ваших деловых операций. В этой статье вы узнаете, как выполнить анализ тональности текста или документов с помощью REST API на C#.

В этой статье обсуждаются/рассматриваются следующие темы:

REST API анализа тональности и пакет SDK для .NET

Для анализа тональности текста или документов я буду использовать .NET SDK of GroupDocs.Classification Cloud API. Это позволяет вам классифицировать необработанный текст, а также документы по предопределенным категориям. SDK поддерживает несколько типов таксономии, таких как IAB-2, документы и таксономия настроений. Он позволяет классифицировать документы поддерживаемых форматов файлов, таких как PDF, Word, OpenDocument, RTF и TXT. Информация о классификации показывает лучший класс с его оценкой вероятности.

Вы можете установить GroupDocs.Classification Cloud в свой проект Visual Studio из диспетчера пакетов NuGet. Вы можете установить его с помощью следующей команды в консоли диспетчера пакетов:

Install-Package GroupDocs.Classification-Cloud

Прежде чем приступить к выполнению шагов и доступных примеров кода, получите свой идентификатор клиента и секрет из панели управления. Получив идентификатор клиента и секрет, добавьте код, как показано ниже:

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

Анализ тональности документов с использованием REST API в C#

Выполните шаги, указанные ниже, чтобы выполнить анализ тональности ваших документов в облаке.

Загрузить документ

Во-первых, загрузите файл DOCX в облако, используя пример кода, приведенный ниже:

// инициализация API
var apiInstance = new FileApi(configuration);

// открыть файл в IOStream
var fileStream = File.Open("C:\\Files\\Classification\\sample.docx", FileMode.Open);

// создать запрос на загрузку файла
var request = new UploadFileRequest("sample.docx", fileStream, "");

// загрузить файл
var response = apiInstance.UploadFile(request);

В результате загруженный файл DOCX будет доступен в разделе файлов вашей панели инструментов в облаке.

Классифицируйте документы с помощью анализа тональности с помощью C#

Вы можете легко выполнить анализ тональности ваших документов и классифицировать их в облаке, выполнив следующие шаги:

  • Создайте экземпляр ClassificationApi
  • Создайте экземпляр BaseRequest
  • Установите путь к файлу DOCX в модели FileInfo.
  • Установите FileInfo в документ BaseRequest
  • Создайте ClassifyRequest с помощью BaseRequest
  • Установите таксономию анализа настроений
  • Получите результаты, вызвав метод ClassificationApi.Classify() с ClassifyRequest.

В следующем примере кода показано, как выполнить анализ тональности документа с помощью REST API на C#.

// инициализация API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

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

// создать запрос на классификацию
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);

// таксономия анализа настроений
request.Taxonomy = "sentiment3";

// получить результаты классификации
ClassificationResponse response = apiInstance.Classify(request);

// показать результаты
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
--------------------------------

Классифицируйте текст с помощью анализа тональности с помощью REST API в C#

Вы можете выполнить анализ тональности необработанного текста и программно классифицировать его в облаке, выполнив шаги, указанные ниже.

  • Создайте экземпляр ClassificationApi
  • Создайте экземпляр BaseRequest
  • Предоставьте необработанный текст для описания BaseRequest.
  • Создайте ClassifyRequest с помощью BaseRequest
  • Установите таксономию анализа настроений
  • Получите результаты, вызвав метод ClassificationApi.Classify() с ClassifyRequest.

В следующем примере кода показано, как выполнить анализ тональности текста с помощью REST API в C#.

// инициализация API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// создать базовый запрос
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..";

// создать запрос на классификацию
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
request.Taxonomy = "sentiment3";

// получить результаты классификации
var response = apiInstance.Classify(request);

// показать результаты
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
--------------------------------

Анализ тональности нескольких предложений в C#

Вы можете классифицировать несколько предложений, приведенных в пакете текста, и программно выполнить анализ тональности в облаке, выполнив следующие шаги:

  • Создайте экземпляр ClassificationApi.
  • Создайте экземпляр BatchRequest
  • Предоставьте несколько предложений в пакете текста в BatchRequest.
  • Установить анализ настроений Таксономия
  • Создайте ClassifyBatchRequest с пакетным запросом и таксономией
  • Получите результаты, вызвав метод ClassificationApi.ClassifyBatch() с ClassifyBatchRequest.

В следующем примере кода показано, как классифицировать пакет текста с помощью анализа тональности с помощью REST API на C#.

// инициализация API
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);

// создать пакетный текстовый запрос
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!" }
    }
};

// создать пакетный запрос на классификацию
var request = new ClassifyBatchRequest(batchRequest, taxonomy: "sentiment");

// получить результаты классификации
var response = apiInstance.ClassifyBatch(request);

// показать результаты
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
--------------------------------

Попробуйте онлайн

Пожалуйста, попробуйте следующий бесплатный онлайн-инструмент классификации, разработанный с использованием вышеуказанного API. https://products.groupdocs.app/классификация[/](https:/ /products.groupdocs.app/splitter/pdf)

Заключение

В этой статье вы узнали, как классифицировать документы с помощью анализа настроений с помощью REST API. Вы также узнали, как выполнять анализ тональности пакета текста в C#. Более того, вы узнали, как программно загрузить файл DOCX в облако. Вы можете узнать больше о GroupDocs.Classification Cloud API, используя документацию. Мы также предоставляем раздел Справочник по API, который позволяет вам визуализировать наши API и взаимодействовать с ними непосредственно через браузер. В случае возникновения каких-либо неясностей, пожалуйста, свяжитесь с нами на форуме.

Смотрите также