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【百度AI语义分析实践】搭建批处理系统
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我正在参与掘金创作者训练营第4期，点击了解活动详情，一起学习吧！ 故事背景友圈一位要做毕设的小姐姐在求助postman怎么用，我就帮她答疑了一下。 我知道她的专业不是计算机相关的，所以很奇怪为什么要用postman。 原来她的毕设是要基于微博上最近10年关于房价的话题数据，来做分析，做未来房价的走势预测，训练模型。 她经过一番调研之后决定用百度的【语言处理技术】，实现基础数据的语义分析，即：情感极性分类结果，0负向、1中性、2正向。 官方提供的是基于postman的演示demo，虽然对咱们专业人士来讲很简答，但是对学文科的小姐姐还是有一定门槛的。 我教会小姐姐postman的使用之后问了她一个问题： 小姐姐你现在虽然知道了怎么用postman，能查询每条数据的语义分析结果。 但是微博关于房价的数据有几十万条，你总不能通过postman来一条一条来操作吧！？ 小姐姐蒙了 技术男的春天我告诉小姐姐不用担心，可以用编程工具来轻松解决，比如Python、Java、PHP都是可以的。 但是沟通下来发现小姐姐对编程并不感冒，虽然之前有学过，但是短时间内实现需求恐怕很困难。 是时候展示真正的技术了。 我便帮她搭建了基于百度AI开放平台的批量语义识别的系统，也算进行了百度【语言处理技术】的开箱测试。 暖男分析考虑到小姐姐并不是很懂计算机，所以要以最简单的方式来实现需求。 尽量减少代码，能使用工具软件的尽量使用工具软件。 开发语言使用简单易学的PHP 数据库工具使用开箱即用的Navicat 开发环境使用一键安装工具LNMP一键安装包 说干就干，马上开始搞 搞定数据源小姐姐已经通过某宝拿到了20W+关于房价的微博数据，现在需要做的就是基于语义分析来获得这20W+数据集对房价走势的判断（我们使用了百度提供的【语言处理技术 NLP】服务），通过Navicat直接导入Excel中的数据源即可。 首先根据数据源和百度语义接口返回结果，设计mysql表结构。注意：要做好表格源字段和目标字段的匹配 考虑到小姐姐最终的目的是训练模型，而非学习编程，所以搭建开发环境还是怎么简单怎么来， 所以我就推荐她使用LNMP一键安装包，10几分钟左右就把LNMP环境搭建好了 撸代码 脚本关键代码及思路： 字段说明：mysql语句中 liuxx 是数据库名 semantic_analysis是表名 代码设计思路：使用do while循环，批量循环请求百度AI语义分析接口，查询positive_prob=0的数据（即未进行语义分析的数据）。 当查询不到数据时，说明所有数据已经成功请求百度语义分析接口，且将返回结果更新到数据表中。 注意问题：每次查询之后都会休眠1秒，因为百度免费版语义分析请求接口有QPS限制，避免出现无效请求 实现流程 查询数据：查询条件是 positive_prob=0(代表本条数据未请求百度接口) 查询排序： 根据id倒序 查询翻页： 每次查询10条 处理数据，请求百度接口： 将查询到的数据进行json_encode()处理，进而请求百度接口 处理百度返回结果异常处理：当百度返回的error_code为282131时，表示文本内容过长，超过了百度语义分析的字数限制。 mysql会将不符合百度语义分析的数据源删除，不再重复请求 输出返回结果，方便查询信息，定位问题 将返回结果更新到数据表中当百度的返回结果 positive_prob 字段的值不为0时，表示语义分析成功，已返回结果 将返回的结果更新到mysql数据表中 批处理脚本核心文件代码：文件名：batchProcessing.php /** * 发起http post请求(REST API), 并获取REST请求的结果 * @param string $url * @param string $param * @return - http response body if succeeds, else false. */ function request_post($url = '', $param = '') { if (empty($url) || empty($param)) { return false; } $postUrl = $url; $curlPost = $param; // 初始化curl $curl = curl_init(); // 抓取指定网页 curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $postUrl); // 设置header curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0); // 要求结果为字符串且输出到屏幕上 curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false); // post提交方式 curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $curlPost); // 运行curl $data = curl_exec($curl); curl_close($curl); return $data; } 执行批处理脚本nohup：表示脚本生成的log日志和打印信息输出到nohup.log文件中 &：表示脚本后台运行 nohup php batchProcessing.php & 获得结果脚本运行完毕后，即可在mysql中查询到经百度语义分析接口处理过的数据，结果示例如下图： 通过Navcat工具，小姐姐就可以方便的将mysql数据结果导出到Excel。 总结编程真的是太有用了，对咱们这种每天都编程撸代码的技术人感触可能没那么深刻。 但是对小姐姐这种非计算机专业的人来讲，这套语义分析批处理系统真的帮了她大忙了。 用小姐姐的话讲，这下她不用头秃了。 基于编程技术，用最简单高效的方式，解决现实生活中遇到的问题，这就是攻城狮的价值所在吧。 最后感谢阅读，欢迎大家三连：点赞、收藏、投币（关注）！！！ |
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