PHP如何对接百度语义情感识别接口？

1. 什么是百度语义情感识别接口？

人类在生活中有大量的情感交流，而却并不容易将这些情感准确地表达出来，而语义情感识别技术可以识别出文本中的情感色彩，从而使计算机理解文本的情感意义。百度语义情感识别接口可以对中文文本进行情感分析，该技术通过对文本的语义分析和情感倾向分析，给出文本的情感色彩和情感极性（正向、中性、负向），可应用在舆情监测、产品评论、客服与社区管理、口碑分析等领域。

在本文中，我们将介绍如何使用 PHP 对接百度语义情感识别接口。

2. 使用 PHP 对接百度语音识别接口的步骤

2.1. 获取 API Key 和 Secret Key

在使用百度语音识别接口前，需要先在百度开发者中心申请并获取 API Key 和 Secret Key。可以按照如下步骤获取：

1. 登录 百度智能云控制台。

2. 进入 人工智能 -> 自然语言处理，单击 创建应用。

3. 输入应用名称和描述，单击 创建。

4. 在应用列表中，找到新创建的应用，在应用详情页中，单击 管理，即可在该页面中获取 API Key 和 Secret Key。

2.2. 编写 PHP 代码

编写 PHP 代码使用 curl 库向百度接口发送请求，并将返回结果解析。

// API Key 和 Secret Key
$app_key = 'your app key'; 
$secret_key = 'your secret key';
// 请求参数
$params = array(
    'text'=>$text,           //待分析文本
    'mode'=>0,
    'apikey'=>$app_key,
    'timestamp'=>time()      //当前时间戳
);
// 计算sign
$sig = md5(sprintf("apikey=%stext=%stimestamp=%s%s", 
               $app_key, $text, time(), $secret_key));
// 请求的完整 URL
$url = sprintf("https://api.bai du.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token=%s×tamp=%s&sign=%s",
         getAccessToken($app_key, $secret_key), time(), $sig);
// 发送请求
$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_TIMEOUT, 10);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params));
// 接收响应
$output = curl_exec($curl);
$res = json_decode($output, true);
// 检查结果
if ($res && $res['text'] && $res['items']) {
    foreach ($res['items'] as $item) {
        // 输出情感类型
        echo $item['sentiment'];
        
        // 输出该情感类型对应的置信度
        echo $item['confidence'];
    }
} else {
    echo '解析错误';
}
curl_close($curl);

2.3. 解析返回结果

百度语义情感识别接口返回的是 JSON 格式的数据，需要先使用 json_decode() 函数将其解析为数组，然后再根据需求提取出所需信息。

我们可以按照如下方式获取需要的内容：

sentiment（情感类型）：情感类型是字符串类型，取值范围为：负面（negative）、中性（neutral) 和 正面（positive）。

confidence（情感置信度）：情感置信度是浮点类型，表示情感类型的准确度，取值范围为 0 到 1。

下面是一个示例输出。

//示例输出：positive 0.986

3. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用 PHP 对接百度语义情感识别接口。根据 API 文档提供的参数，我们可以使用 PHP 的 curl 库发送请求，接收响应，并解析返回的 JSON 格式数据，以获取需要的情感类型和情感置信度。这为对中文文本进行情感分析提供了方便的工具。