日本熟妇hd丰满老熟妇,中文字幕一区二区三区在线不卡 ,亚洲成片在线观看,免费女同在线一区二区

商品評價(jià)購買決策分析-電商領(lǐng)域

商品評價(jià)購買決策分析服務(wù)-電商領(lǐng)域適用于分析用戶的購買動(dòng)機(jī)、使用場景、功能需求、使用疑問等購買決策相關(guān)的信息,可以幫助改進(jìn)產(chǎn)品、改善用戶體驗(yàn)、細(xì)分人群畫像、針對性營銷投放等。如當(dāng)前支持的領(lǐng)域、行業(yè)不滿足您的需求,請加釘釘答疑群(23142693),進(jìn)一步咨詢合作。

說明

本服務(wù)由NLP自學(xué)習(xí)平臺提供,直接調(diào)用API即可使用。

服務(wù)開通與資源包購買

使用前,請確認(rèn)是否已經(jīng)開通服務(wù),開通后可購買資源包。

服務(wù)調(diào)用與調(diào)試

模型調(diào)用文檔參考:模型調(diào)用

SDK示例文檔參考:SDK示例

調(diào)試

您可以在OpenAPI開發(fā)者門戶中直接運(yùn)行該接口,免去您計(jì)算簽名的困擾。運(yùn)行成功后,OpenAPI開發(fā)者門戶可以自動(dòng)生成SDK代碼示例。

通過環(huán)境變量配置訪問憑證(AKSK)

  1. 說明:

    1. 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權(quán)限,風(fēng)險(xiǎn)很高。強(qiáng)烈建議您創(chuàng)建并使用RAM用戶進(jìn)行API訪問或日常運(yùn)維,請登錄RAM控制臺創(chuàng)建RAM用戶。

    2. 強(qiáng)烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會(huì)存在密鑰泄漏風(fēng)險(xiǎn),在此提供通過配置環(huán)境變量的方式來保存和訪問aksk

  2. Linux和macOS系統(tǒng)配置方法

    export NLP_AK_ENV=<access_key_id>
    export NLP_SK_ENV=<access_key_secret>

    其中<access_key_id>替換為已準(zhǔn)備好的AccessKey ID,<access_key_secret>替換為AccessKey Secret,AccessKey ID和AccessKey Secret的獲取方式見步驟二:獲取賬號的AccessKey

  3. Windows系統(tǒng)配置方法

    1. 新建環(huán)境變量文件,添加環(huán)境變量NLP_AK_ENVNLP_SK_ENV,并寫入已準(zhǔn)備好的AccessKey ID和AccessKey Secret。

    2. 重啟Windows系統(tǒng)。

Java代碼示例

/**
 * 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權(quán)限,風(fēng)險(xiǎn)很高。強(qiáng)烈建議您創(chuàng)建并使用RAM用戶進(jìn)行API訪問或日常運(yùn)維,請登錄RAM控制臺創(chuàng)建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環(huán)境變量為例說明。您也可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,保存到配置文件里。
 * 強(qiáng)烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會(huì)存在密鑰泄漏風(fēng)險(xiǎn)
 */
String accessKeyId = System.getenv("NLP_AK_ENV");
String accessKeySecret = System.getenv("NLP_SK_ENV");
DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou",accessKeyId,accessKeySecret);
IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);

RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
request.setServiceName("NLP_ner_pretrained_review_multidim_ecom");
request.setPredictContent("兒童口罩已收到,物流快,服務(wù)好,疫情防控,上學(xué)必備,價(jià)格比實(shí)體店更實(shí)惠,已經(jīng)多次購買!");
RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(response.getPredictResult());

Python代碼示例

# 安裝依賴
pip install aliyun-python-sdk-core
pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl
# -*- coding: utf8 -*-
import json
import os

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
from aliyunsdknlp_automl.request.v20191111 import RunPreTrainServiceRequest

/**
 * 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權(quán)限,風(fēng)險(xiǎn)很高。強(qiáng)烈建議您創(chuàng)建并使用RAM用戶進(jìn)行API訪問或日常運(yùn)維,請登錄RAM控制臺創(chuàng)建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環(huán)境變量為例說明。您也可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,保存到配置文件里。
 * 強(qiáng)烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里,會(huì)存在密鑰泄漏風(fēng)險(xiǎn)
 */
access_key_id = os.environ['NLP_AK_ENV']
access_key_secret = os.environ['NLP_SK_ENV']

# Initialize AcsClient instance
client = AcsClient(
  access_key_id,
  access_key_secret,
  "cn-hangzhou"
);

content = '兒童口罩已收到,物流快,服務(wù)好,疫情防控,上學(xué)必備,價(jià)格比實(shí)體店更實(shí)惠,已經(jīng)多次購買!'

# Initialize a request and set parameters
request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
request.set_ServiceName('NLP_ner_pretrained_review_multidim_ecom')
request.set_PredictContent(content)

# Print response
response = client.do_action_with_exception(request)
resp_obj = json.loads(response)
predict_result = json.loads(resp_obj['PredictResult'])
print(json.dumps(predict_result['data'],ensure_ascii=False))

入?yún)⒄f明

參數(shù)

說明

示例

ServiceName

服務(wù)名稱,必填

NLP_ner_pretrained_review_multidim_ecom

PredictContent

商品評價(jià)內(nèi)容,必填

兒童口罩已收到,物流快,服務(wù)好,疫情防控,上學(xué)必備,價(jià)格比實(shí)體店更實(shí)惠,已經(jīng)多次購買!

PredictResult內(nèi)容示例

{
  "records": {
    "對比": [
      {
        "prob": 0.9929813610182868,
        "offset": [26, 35],
        "span": "價(jià)格比實(shí)體店更實(shí)惠"
      }
    ],
    "購買動(dòng)機(jī)^場景": [
      {
        "prob": 0.97239750623703,
        "offset": [21, 25],
        "span": "上學(xué)必備"
      }
    ],
    "使用對象": [
      {
        "prob": 0.9865950644016266,
        "offset": [0, 2],
        "span": "兒童"
      }
    ],
    "使用場景": [
      {
        "prob": 0.975536584854126,
        "offset": [21, 25],
        "span": "上學(xué)必備"
      }
    ],
    "會(huì)回購": [
      {
        "prob": 0.9607752660910288,
        "offset": [36, 42],
        "span": "已經(jīng)多次購買"
      }
    ]
  },
  "content": "兒童口罩已收到,物流快,服務(wù)好,疫情防控,上學(xué)必備,價(jià)格比實(shí)體店更實(shí)惠,已經(jīng)多次購買!"
}

出參說明

字段

說明

示例

content

用戶的輸入

records

算法抽取的標(biāo)簽集,字典類型,key為標(biāo)簽名,value為抽取信息

span

抽取到的用戶輸入片段

兒童

offset

抽取到的用戶輸入片段的開始(包含),結(jié)束位置(不包含),左開右閉原則

[0, 2]

prob

置信度,0-1之間的概率值

0.9865950644016266

支持的購買決策標(biāo)簽列表

標(biāo)簽

說明

示例

功能需求

用戶期望產(chǎn)品能滿足更多需求、提供更多功能

沒有熱飯功能,是這高壓鍋的遺憾

購買動(dòng)機(jī)^人群

朋友推薦購買的青汁收到了

購買動(dòng)機(jī)^節(jié)日

生日禮物

購買動(dòng)機(jī)^場景

本來打算送禮的

購買動(dòng)機(jī)^其他

好奇

對比

產(chǎn)品之間的比較,購買渠道的對比等等

比超市便宜

用戶首購

用戶第一次購買

第一次喝

會(huì)回購

無限回購

不會(huì)回購

不會(huì)再買了

使用場景

買來調(diào)理身體的

上班用很適合

會(huì)推薦

推薦購買

不會(huì)推薦

不推薦

會(huì)追評

喝后追評

使用狀態(tài)^已使用

已經(jīng)用上了

使用狀態(tài)^未使用

還沒喝

使用疑問

用戶有疑問的地方

不知道容不容易臟

不知道能保持多久

使用對象

僅提取對象實(shí)體

給【小侄子】買的

【寶寶】穿著很舒服

品牌印象

我信賴格力的電器

購買途徑

比如直播間、淘客等

是在薇婭直播間買的

用戶認(rèn)可度

用戶對商家的認(rèn)可

我只認(rèn)這家的產(chǎn)品

給賣家一個(gè)贊

服務(wù)承諾-未滿足

商家的承諾未滿足用戶

說好的寫賀卡,也沒有寫

說好的送禮品,收到也沒有