通过接入百度自然语言情感倾向分析技术,实现对节目的评论信息的情感分析,反应出节目的用户口碑。 关键词分析:整合节目下的所有评论内容,使用关键词提取算法(TF-IDF)提取,按照权重以词云形式展示关键词。 情感分析:使用节目下的评论信息,逐条请求百度API,获取评论情感极性评分,整合展示出节目评论舆情倾向占比。
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客户触达数智化:高频次、高重复的业务通过智能交互方式触达 业务办理数智化:远程银行业务中通过OCR、人脸识别、活体检测、智能流程导航等AI能力实现 运营管理数智化:通过对话分析、语义模型聚类等技术,实现客户画像/客户心声、市场趋势、风控与反欺诈、运营流程优化,为客户运营提供数据分析支撑 更有温度的服务体验 客户的服务体验:数字化员工、智能交互的业务场景下,如何让客户获得有温度的服务体验,基于对话情感和客户场景决策
情感倾向分析 情感倾向分析接口 接口描述 情感倾向分析接口 :对只包含单一主体主观信息的文本,进行自动情感倾向性判断(积极、消极、中性),并给出相应的置信度。为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供基础技术支持。 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 5 9 【千帆AppBuilder】一起玩转00后疯感工牌,快来定制专属于自己的疯感工牌吧 AI原生应用开发 / 技术交流 文心大模型 Prompt LLM 7月16日 3434 看过 我在百度智能云千帆AppBuilder开发了一款AI原生应用,快来使用吧!
搭建PaddlePaddle环境完成文本情感分类 背景 飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体。本章将以bcc.vgn3(Ubuntu18.04 LTS)为例,介绍如何快速搭建飞桨的GPU环境并使用预训练的模型完成文本情感分类预测。
内容 \ 数值 记分牌显示的数字,可通过旁边的『绑定按钮』绑定数据表中的某一行。
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