语义分析-情感分析

说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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Integer 该文本的分析结果标签，取值如下： 1：positive 0：negative confidence Float 标签label的置信度。小数点精确到（6）位。 请求示例 请求示例（分析汽车领域用户评论为“很不错的一款车，可以改变生活方式。”的情感） POST ht

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该实体在文本中的情感label的置信度 content String 响应文本。 entity String 响应实体。 label integer 该实体在文本中的情感标签，0表示负面，1表示非负面，2表示不相关。 error_code string 调用失败时的错误码。具体参见错误码。

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{ "content":"浑浑噩噩的头脑、失魂落魄的身体…" } Python3语言请求代码示例（分析用户评论为“浑浑噩噩的头脑、失魂落魄的身体…”的情感） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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。 高效准确 可快速分析大数据量的文本，深度理解文本语义，更加准确的挖掘出文本中的关键信息。 简单易用 简单易用的API接口。无需下载SDK、购买 服务器 ，支持跨平台调用。丰富的产品种类，可一站式开通、部署。 稳定可靠 故障自动迁移，服务可用性达99

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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confidence float 属性类别情感标签对应的置信度（备用，当前的置信度粒度较粗）。 aspect_term String 属性词，与对应的描述词至少出现其中之一，可能为null。 opinion_term String 描述词，与对应的属性词至少出现其中之一，可能为null。 tag

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，最怕半坡等红绿灯熄火。3、方向盘打死会有很大的异响，倒车最明显。4、踩油门很硬，而且踩下去很难走动，必须要用力大脚踩进去才把转速提上来。5、后备箱不能遥控开启。6、内饰接缝很是不整齐，而且用料很差。7、车内的音响设备太落后了，中控的cd机既然还不带usb播放功能。8、钥匙不好看

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ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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拆解结果 意图的拆解结果。 待分析文本 输入的意图文本。 实体类型 实体的类型。 实体文本长度 实体的文本长度。 同义词或者其他标准表达的词 同义词或者其他标准表达的词，默认为原始的word。 返回待分析文本 返回待分析的文本。 错误码 调用失败时的错误码，调用成功时无此字段。 错误信息

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为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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存储结果的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

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