语义分析-情感分析

情感分析（领域版） 功能介绍 领域情感分析，针对电商，汽车领域，自适应领域（通用、电商、汽车）的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用领域套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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实体级情感分析 功能介绍 实体级情感分析，本接口用于检测指定实体（entity）在文本（content）中的正负面分析，适用于金融方面公司实体正负面新闻的分析。 文本与实体长度的和不超过512字，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本或实体为空的内容进行过滤。如果文本或实体为空，接口不支持。

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情感分析（基础版） 功能介绍 针对通用领域的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试

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属性级情感分析（领域版） 功能介绍 属性级情感分析（领域版），本产品适用于评论文本的属性级正负面分析，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本为空的内容进行过滤，文本长度不超过1000字。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使

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属性级情感分析（高级版） 功能介绍 属性情感分析高级版，本产品适用于评论文本的属性级正负面分析，文本长度不超过4096字，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本为空的内容进行过滤。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API以定制版AP

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本分类、情感分析等 语言理解 相关的API，可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。 机器翻译 （Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中。 优势 功能全面 提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。

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语言理解服务接口说明 情感分析（基础版） 情感分析（领域版） 文本分类 属性级情感分析（领域版） 属性级情感分析（高级版） 实体级情感分析 意图理解 文档分类 父主题： API

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的OBS桶中查看情感分析结果文件。 图5 情感分析结果文件 文本情感分析结果将保存至json同名文件，分析结果包括情感态度标签（0代表消极，1代表积极）以及标签置信度。 图6 情感分析结果 如果用户上传空文本，分析结果将返回提示“文本不能为空”。 图7 情感分析结果 （可选）进入

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中。 使用 函数工作流 FunctionGraph，用于实现调用情感分析服务业务逻辑，当收到OBS上传文段通知后，自动调用NLP情感分析服务进行语义识别，并将结果存放在OBS桶内。 使用NLP情感分析，提供用户评论情感分析。用户只需将文本上传至OBS桶，即可自动识别该文本情感（正负），以及标签置信度。

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IAM用户的登录密码。 - 区域 是 服务所属区域。 cn-north-4 情感分析（基础版） 针对通用领域的用户评论进行情感分析。 输入参数 用户配置情感分析（基础版）执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 情感分析（基础版）输入参数说明 参数 必填 说明 待分析的文本 是 待分析文

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句向量，文本摘要，情感分析（基础版），文本分类，意图理解，关键词抽取，语种识别，文档分类。 基础版API单价 * 使用量 请参见自然语言处理价格详情中的“按需后付费价格”表。 自然语言处理领域版API 按照调用次数进行计费，包括命名实体识别（领域版）， 情感分析（领域版），属性级情感分析（领域版）。

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提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 情感分析：是自然语言处理语义识别的一个细分方向，情感分析致力于为企业和个人提供文本的情感分析能力，通过API调用即可实现自动化分析文本的情感态度。

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中文（zh） 诗歌生成 中文（zh） 语言理解接口 情感分析（基础版） 中文（zh）、英文（en） 情感分析（领域版） 中文（zh） 文本分类 中文（zh） 属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类

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句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要（基础版） 20 文本摘要（领域版） 2 诗歌生成 10 情感分析（基础版） 20 情感分析（领域版） 20 文本分类 20 意图理解 20 文本翻译 10 语种识别 10 文档翻译任务创建 1 文档翻译任务查询 10

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命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成 服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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