Bạn có thể dễ dàng thực hiện phân tích tình cảm cho tài liệu hoặc văn bản của mình theo chương trình. Nó được sử dụng để xác định xem văn bản hoặc dữ liệu là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Nó cũng giúp bạn xác định và trích xuất các ý kiến để sử dụng vì lợi ích của hoạt động kinh doanh của bạn. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện phân tích cảm xúc của Văn bản hoặc Tài liệu bằng API REST trong C#.
Các chủ đề sau được thảo luận/đề cập trong bài viết này:
- Phân tích tình cảm REST API và .NET SDK
- Phân tích tình cảm của tài liệu bằng API REST trong C#
- Phân loại văn bản với Phân tích tình cảm bằng API REST trong C#
- Phân tích tình cảm của nhiều câu trong C#
Phân tích tình cảm REST API và .NET SDK
Để phân tích cảm tính của văn bản hoặc tài liệu, tôi sẽ sử dụng .NET SDK của GroupDocs.Classification Cloud API. Nó cho phép bạn phân loại văn bản thô cũng như tài liệu của mình thành các danh mục được xác định trước. SDK hỗ trợ nhiều loại phân loại như phân loại IAB-2, Tài liệu và Tình cảm. Nó cho phép bạn phân loại các tài liệu có định dạng tệp được hỗ trợ, chẳng hạn như PDF, Word, OpenDocument, RTF và TXT. Thông tin phân loại hiển thị lớp tốt nhất với điểm xác suất của nó.
Bạn có thể cài đặt GroupDocs.Classification Cloud vào dự án Visual Studio của mình từ Trình quản lý gói NuGet. Bạn có thể cài đặt nó bằng cách sử dụng lệnh sau trong bảng điều khiển Trình quản lý gói:
Install-Package GroupDocs.Classification-Cloud
Vui lòng lấy Mã khách hàng và Bí mật của bạn từ bảng điều khiển trước khi bạn bắt đầu làm theo các bước và ví dụ về mã có sẵn. Khi bạn có ID khách hàng và Bí mật, hãy thêm mã như hình bên dưới:
var configuration = new Configuration();
configuration.ClientId = "659fe7da-715b-4744-a0f7-cf469a392b73";
configuration.ClientSecret = "b377c36cfa28fa69960ebac6b6e36421";
Phân tích tình cảm của tài liệu bằng API REST trong C#
Vui lòng làm theo các bước được đề cập bên dưới để thực hiện phân tích cảm tính đối với tài liệu của bạn trên đám mây.
- Tải lên tài liệu lên Đám mây
- Phân loại tài liệu bằng phân tích tình cảm bằng C#
Tải lên tài liệu
Đầu tiên, tải tệp DOCX lên đám mây bằng cách sử dụng mẫu mã được cung cấp bên dưới:
// khởi tạo api
var apiInstance = new FileApi(configuration);
// mở tệp trong IOStream
var fileStream = File.Open("C:\\Files\\Classification\\sample.docx", FileMode.Open);
// tạo yêu cầu tải lên tập tin
var request = new UploadFileRequest("sample.docx", fileStream, "");
// cập nhật dử liệu
var response = apiInstance.UploadFile(request);
Do đó, tệp DOCX đã tải lên sẽ có trong phần tệp trên trang tổng quan của bạn trên đám mây.
Phân loại tài liệu với Phân tích tình cảm bằng C#
Bạn có thể dễ dàng thực hiện phân tích cảm tính đối với tài liệu của mình và phân loại chúng trên đám mây bằng cách thực hiện theo các bước dưới đây:
- Tạo một phiên bản của ClassificationApi
- Tạo một thể hiện của BaseRequest
- Đặt đường dẫn tệp DOCX trong mô hình FileInfo
- Đặt FileInfo thành tài liệu BaseRequest
- Tạo một ClassifyRequest với BaseRequest
- Đặt phân loại phân tích tình cảm
- Nhận kết quả bằng cách gọi phương thức ClassificationApi.Classify() với ClassifyRequest
Mẫu mã sau đây cho biết cách thực hiện phân tích cảm tính của tài liệu bằng API REST trong C#.
// khởi tạo api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);
// tạo yêu cầu cơ sở
BaseRequest baseRequest = new BaseRequest();
baseRequest.Document = new GroupDocs.Classification.Cloud.Sdk.Model.FileInfo()
{
Name = "sample.docx",
Folder = ""
};
// tạo yêu cầu phân loại
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
// phân loại phân tích tình cảm
request.Taxonomy = "sentiment3";
// nhận kết quả phân loại
ClassificationResponse response = apiInstance.Classify(request);
// hiển thị kết quả
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
--------------------------------
Phân loại văn bản với Phân tích tình cảm bằng API REST trong C#
Bạn có thể thực hiện phân tích cảm tính của văn bản thô và phân loại nó theo chương trình trên đám mây bằng cách thực hiện theo các bước dưới đây.
- Tạo một phiên bản của ClassificationApi
- Tạo một thể hiện của BaseRequest
- Cung cấp văn bản thô cho mô tả BaseRequest
- Tạo một ClassifyRequest với BaseRequest
- Đặt phân loại phân tích tình cảm
- Nhận kết quả bằng cách gọi phương thức ClassificationApi.Classify() với ClassifyRequest
Mẫu mã sau đây cho biết cách thực hiện phân tích cảm tính của văn bản bằng API REST trong C#.
// khởi tạo api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);
// tạo yêu cầu cơ sở
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..";
// tạo yêu cầu phân loại
var request = new ClassifyRequest(baseRequest);
request.Taxonomy = "sentiment3";
// nhận kết quả phân loại
var response = apiInstance.Classify(request);
// hiển thị kết quả
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
--------------------------------
Phân tích tình cảm của nhiều câu trong C#
Bạn có thể phân loại nhiều câu được đưa ra trong một loạt văn bản và thực hiện phân tích cảm tính theo chương trình trên đám mây bằng cách thực hiện theo các bước dưới đây:
- Tạo một phiên bản của ClassificationApi
- Tạo một phiên bản của BatchRequest
- Cung cấp nhiều câu trong một loạt văn bản cho BatchRequest
- Đặt phân tích tình cảm
- Tạo một ClassifyBatchRequest với BatchRequest và Taxonomy
- Nhận kết quả bằng cách gọi phương thức ClassificationApi.ClassifyBatch() với ClassifyBatchRequest
Mẫu mã sau đây cho biết cách phân loại một lô văn bản bằng phân tích cảm tính bằng cách sử dụng API REST trong C#.
// khởi tạo api
var apiInstance = new ClassificationApi(configuration);
// tạo yêu cầu văn bản hàng loạt
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!" }
}
};
// tạo yêu cầu lô phân loại
var request = new ClassifyBatchRequest(batchRequest, taxonomy: "sentiment");
// nhận kết quả phân loại
var response = apiInstance.ClassifyBatch(request);
// hiển thị kết quả
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
--------------------------------
Thử trực tuyến
Vui lòng thử công cụ phân loại trực tuyến miễn phí sau đây, được phát triển bằng cách sử dụng API ở trên. https://products.groupdocs.app/classification[/](https:/ /products.groupdocs.app/splitter/pdf)
Phần kết luận
Trong bài viết này, bạn đã học cách phân loại tài liệu bằng phân tích cảm tính bằng API REST. Bạn cũng đã học cách thực hiện phân tích cảm tính trên hàng loạt văn bản trong C#. Ngoài ra, bạn đã học cách tải tệp DOCX lên đám mây theo chương trình. Bạn có thể tìm hiểu thêm về GroupDocs.Classification Cloud API bằng cách sử dụng tài liệu. Chúng tôi cũng cung cấp phần Tham khảo API cho phép bạn hình dung và tương tác trực tiếp với các API của chúng tôi thông qua trình duyệt. Trong trường hợp có bất kỳ sự mơ hồ nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi trên diễn đàn.