如何在 Python 中使用情感分析 API

情感分析 API 服务是一种借助人工智能技术的工具，能够自动识别并衡量文本数据（像社交媒体的帖子、产品的评论、新闻文章等等）所蕴含的情感色彩。在本文里，我们会一同探讨怎样在 Python 中集成情感分析 API ，并且展示它的基本使用方法。

什么是情感分析 API？

咱们可以把情感分析API当成一个智能小助手，专门干一件事——把咱们说的话，或者写的文字，拿来好好分析一番。它想知道这里面是开心呢，还是难过，或者就是平平淡淡。而且这个小助手非常聪明，背后有机器学习、深度学习这些高大上的算法撑腰，它在分析情感时又快又准。

情感分析 API 有哪些特性？

情感分析 API 会通过 3 个轴来告知我们短文本中所表达的意见到底是积极的、消极的，还是中性的，这 3 个轴分别是：喜欢 – 不喜欢、快乐 – 悲伤以及愤怒 – 恐惧。只要给定一个短句子（目前仅仅支持日语哦），它就会返回一个标签，这个标签代表着已经识别出来的情绪，同时还会给出每个轴上从强烈积极 (3.0) 到极度消极 (-3.0) 的数字分数。以下是情感分析 API 具备的 4 种特性：

1. 高精度分析：能够准确识别文本中的情感倾向。

2. 多语言支持：支持多种语言的文本分析，不仅限于英语。

3. 易于集成：提供简单的 API 调用，方便在各种应用程序中集成。

4. 实时分析：能够快速响应请求，提供实时的情感分析结果。

情感分析 API 适用于什么应用场景？

情感分析 API 可以应用于以下多种场景，包括但不限于：

• 社交媒体监测：分析社交媒体上的公众情绪，了解品牌或产品的市场反馈。

• 客户服务：评估客户反馈的情感色彩，提升服务质量。

• 市场调研：分析消费者对新产品或服务的情感反应，辅助市场策略制定。

情感分析API有多家服务商，本文主要选择的是一家日本服务商 Metadata 提供的 API 接口，因此了解更多关于情感分析 API，请访问 API Hub 中的 API 服务详情页

情感分析 API 可以解决什么问题？

情感分析 API 可以帮助企业和开发者解决以下问题：

• 自动化文本情感的识别和分类。

• 快速获取大量文本数据的情感倾向，提高决策效率。

• 通过情感分析结果，优化产品和服务。

Python 集成情感分析 API

下面是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用情感分析 API：

import requests


# 设置API端点
api_url = "https://www.explinks.com/api/scd20240616541929f20946/v2/scd20240616541929f20946/emotion-analysis"


# 设置请求头部和参数
headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}
params = {
    "text": "输入待分析的文本内容"
}


# 发送POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=params)


# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    # 解析响应内容
    emotion_result = response.json()
    print("情感分析结果：", emotion_result)
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

情感分析 API 是否有替换方案？

尽管情感分析 API – Metadata 具备了很强的功能，不过在某些情况下，开发者或许就得去寻觅替代的方案。这或许是由于成本方面的原因，又或许是性能的问题，再或者是其他一些特定的需求所致。幂简集成 API 平台具有从多个维度去发现 API 的功能，能够助力开发者找到适宜的情感分析 API 替代方案。

1. AssemblyAI 的情感分析 API

AssemblyAI的情感分析 API 于 2021 年 11 月发布，对于希望对音频或视频流进行情感分析的产品团队和开发人员来说，它具有很高的准确性，而且比目前市场上的许多其他情感分析 API 更经济实惠。 其情感分析模型利用情感极性来确定语音片段是正面、负面还是中性的概率。除情感分析外，AssemblyAI 还拥有大量其他音频智能应用程序接口，包括实体检测、说话者日记化、内容节制、文本摘要等。

2. Twinword 情感分析 API

Twinword的情感分析 API 是进行简单文本分析的最佳选择。 该 API 的基本套餐每月可免费使用多达 500 个单词，付费计划根据使用情况每月从 19 美元到 250 美元不等。API 采用分数和比率将文本标记为正面、负面或中性。 比率是通过比较负面情绪和正面情绪的总分来确定的，并采用-1 到 1 的比例。除情感分析外，Twinword 还提供其他形式的文本分析，如情感分析、文本相似性和词语关联。

3. Watson 自然语言理解

IBM Watson 的自然语言理解 API 可对静态文本进行情感分析和更细致的情感/情绪检测，如情感、关系和语义角色。不过，请记住，用于准确识别这些复杂情绪的技术仍处于起步阶段，因此请谨慎使用这些更先进的功能。纯粹的情感分析应用程序接口（API）会为实体或关键词中检测到的情感分配大小和分数，以帮助用户更好地理解所选文本。