4.3 语言理解服务接口说明
4.3.4 属性级情感分析
状态码
状态码请参见状态码。
错误码
错误码请参见错误码。
4.3.4 属性级情感分析
功能介绍
属性情感分析，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。
调试
您可以在API Explorer中调试该接口。
前提条件
在使用本API之前，需要您完成服务申请和认证鉴权，具体操作流程请参见申请服务和
认证鉴权章节。
说明
用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可，后面使用时无需再次申请。如未开通 服务，调用服务时会提示ModelArts.4204报错，请在调用服务前先进入控制台开通服务，并注 意开通服务区域与调用服务的区域保持一致。
URI
● URI格式
POST /v1/{project_id}/nlu/aspect-sentiment
● 参数说明
表4-67 URI 参数说明
名称 是否必选 说明
project_id 是 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。
请求消息
请求参数如表4-68所示。
表4-68 请求参数
名称 是否必选 参数类型 说明
content 是 String 待分析文本。仅支持中文，文本编码要求 为utf-8。 建议文本长度1000个字符以 内。
type 是 integer 取值如下：
“1 ”：手机领域
响应消息
响应参数如表4-69所示。
表4-69 响应参数
名称 参数类型 说明
content string 待分析文本。
label integer 该文本的整体情感标签，取值如下：
● “0” ： 负向
● “1 ”： 正向
confidence float 该文本整体情感label的置信度，精确到小数点 后3位。
aspect_opinion
s aspectOpinion 属性情感挖掘列表。
请参见表4-70。
error_code string 调用失败时的错误码。
调用成功时无此字段。
error_msg string 调用失败时的错误码。
调用成功时无此字段。
表4-70 aspectOpinion 字段数据结构说明
名称 参数类型 说明
aspect_categor
y String 属性类别。
目前支持属性类别如下。
“手机领域”：【'整体','性价比', '赠品','分期', '配件', '活动', '品牌', '物流派送', '包装', '游戏性 能', '系统性能', '芯片', '屏幕', '电池', '自拍', '拍 照', '音质', '散热', '防水', '信号', '解锁', '外形设 计', '握持手感', '质感', '颜色', '内存/容量', '客 服/售后', '其他'】。
名称 参数类型 说明
label integer 文本关于属性类别的情感标签，取值如下：
● “0” ： 负向
● “1 ” ：正向
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 string 属性-描述词片段所对应的标签。若分类为'其 他'，则不给出标签，返回null。
span integer列表 共4个数字，分别表示属性词和描述词在文本 中的起始位置和结束位置。
若属性词为null，则1, 2两位不展示；若描述词 为null，则3, 4位不展示。
示例
情感分析。
● 请求示例
POST https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/{{project_id}}/nlu/aspect-sentiment Request Header:
Content-Type: application/json
X-Auth-Token:MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG...
Request Body:
{ "content":"运行很快，快充也不错。", "type":1
}
● Python3语言请求代码示例
# *- coding: utf-8
-*-# 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests
import json def nlp_demo():
url = 'https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlu/aspect-sentiment' # endpoint和project_id需替换 token = '用户对应region的token'
header = {
'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': token
} body = {
'content': '运行很快，快充也不错。', 'type': 1
}
resp = requests.post(url, data=json.dumps(body), headers=header) print(resp.text)
if __name__ == '__main__': */public class NLPDemo {
public void nlpDemo() { try {
//endpoint和projectId需要替换成实际信息。
URL url = new URL("https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlu/aspect-sentiment");
String token = "对应region的token";
HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
connection.setRequestMethod("POST");
connection.setDoInput(true);
connection.setDoOutput(true);
connection.addRequestProperty("Content-Type", "application/json");
connection.addRequestProperty("X-Auth-Token", token);
//输入参数
String content = "运行很快，快充也不错。";
String body = "{\"content\":\"" + content + "\" ,\"type\":1}";
OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(connection.getOutputStream(),
"UTF-8");
osw.append(body);
osw.flush();
InputStream is = connection.getInputStream();
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is, "UTF-8"));
while (br.ready()) {
public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo();
"aspect_category": "电池", "aspect_term": "快充", "confidence": 1.0, "label": 1,
"opinion_term": "不错", "span": [
5, 6, 8, 9 ],
"tag": "充电快"
} ],
"confidence": 0.955, "label": 1,
"text": "运行很快，快充也不错。"
} ],
"label": "1",
"confidence": "0.723142413"
}}
– 失败响应示例
{ "error_code": "NLP.0301",
"error_msg": "type must be 1 now"
}
状态码
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错误码
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