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服務開通與資源包購買

使用前，請確認是否已經開通服務，開通后可購買資源包。

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服務調用與調試

模型調用文檔參考：模型調用

SDK示例文檔參考：SDK示例

調試

通過環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的訪問權限，風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維，請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。

   2. 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里，會存在密鑰泄漏風險，在此提供通過配置環境變量的方式來保存和訪問aksk

2. Linux和macOS系統配置方法

   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系統配置方法

   1. 新建環境變量文件，添加環境變量NLP_AK_ENV和NLP_SK_ENV，并寫入已準備好的AccessKey ID和AccessKey Secret。

   2. 重啟Windows系統。

調用商品評價解析服務-本地生活領域，ServiceName需要傳入：ABSA-LOCAL-LIFE。

Java代碼示例

/**
 * 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權限，風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維，請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環境變量為例說明。您也可以根據業務需要，保存到配置文件里。
 * 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里，會存在密鑰泄漏風險
 */
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);

Map<String, Object> input = new HashMap();
input.put("content","服務態度不錯 ，技術也還行 ，新開的店子，支持一下，有機會下次還來！");
input.put("domain","barber");
input.put("entity",true);
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("input", input);

RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
request.setServiceName("ABSA-LOCAL-LIFE");
request.setPredictContent(JSON.toJSONString(map));
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

/**

* 阿里云賬號AccessKey擁有所有API的訪問權限，風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維，請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。

* 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環境變量為例說明。您也可以根據業務需要，保存到配置文件里。

* 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里，會存在密鑰泄漏風險

 */# -*- 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的訪問權限，風險很高。強烈建議您創建并使用RAM用戶進行API訪問或日常運維，請登錄RAM控制臺創建RAM用戶。
 * 此處以把AccessKey和AccessKeySecret保存在環境變量為例說明。您也可以根據業務需要，保存到配置文件里。
 * 強烈建議不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代碼里，會存在密鑰泄漏風險
 */
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 = '服務態度不錯 ，技術也還行 ，新開的店子，支持一下，有機會下次還來！'
domain = 'barber'
input_params = {
    "input": {
        "content": content,
        "domain": domain,
        "entity": True
    }
}

# Initialize a request and set parameters
request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
request.set_ServiceName('ABSA-LOCAL-LIFE')
request.set_PredictContent(json.dumps(input_params))

# 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']))

PredictContent內容示例

PredictContent參數為JSON字符串傳入，JSON字符串包含內容參考下面舉例。

{
  "input": {
    "content": "服務態度不錯 ，技術也還行 ，新開的店子，支持一下，有機會下次還來！ ",
    "domain": "barber",
    "entity": true
  }
}

入參說明

商品類目支持表

PredictResult內容示例

• PredictResult是JSON字符串，需要反序列化之后進行解析。

• 算法返回結果中，一級屬性和二級屬性合并在一起返回，請參考返回結果示例。

{
  "code": 1000,
  "data": {
    "cost": "42.752ms",
    "textProb": 0.9987,
    "aspectItem": [
      {
        "clause": "支持一下",
        "clauseIndex": "21,25",
        "aspectPolarity": "正",
        "terms": [
          {
            "aspectTerm": "",
            "opinionTerm": "有機會下次還來",
            "normedAspectTerm": "",
            "normedOpinionTerm": "有機會下次還來"
          },
          {
            "aspectTerm": "",
            "opinionTerm": "支持一下",
            "normedAspectTerm": "",
            "normedOpinionTerm": "支持一下"
          }
        ],
        "positiveProb": 0.999,
        "aspectCategory": "整體^再次消費的意愿",
        "negativeProb": 0.001
      },
      {
        "clause": "服務態度不錯 ",
        "clauseIndex": "0,7",
        "aspectPolarity": "正",
        "terms": [
          {
            "aspectTerm": "服務態度",
            "opinionTerm": "不錯",
            "normedAspectTerm": "服務態度",
            "normedOpinionTerm": "不錯"
          }
        ],
        "positiveProb": 0.998,
        "aspectCategory": "服務^服務人員態度",
        "negativeProb": 0.001
      },
      {
        "clause": "技術也還行 ",
        "clauseIndex": "8,14",
        "aspectPolarity": "正",
        "terms": [
          {
            "aspectTerm": "技術",
            "opinionTerm": "還行",
            "normedAspectTerm": "技術",
            "normedOpinionTerm": "還行"
          }
        ],
        "positiveProb": 0.999,
        "aspectCategory": "技術^其他",
        "negativeProb": 0.001
      }
    ],
    "textPolarity": "正"
  },
  "message": "SUCCESS",
  "tracerId": "1617087370.344171"
}

出參說明