功能介绍：

自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持13类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。

应用场景：

商品口碑分析：对楼盘点评内容进行观点提取和分析，为每个楼盘定义点评标签，让购房者和开发商直观了解楼盘在用户中的口碑。

辅助消费决策：通过对比同一类型产品不同商品或商家的评论观点信息，可以辅助用户进行消费决策。

互联网舆情分析：商家对自己产品的评论观点进行分析监控，可以及时发现用户对产品的评价及舆情信息。

使用流程：

1. 示例代码

import requests
import json

API_Key = 【API Key】
Secret_Key = 【Secret Key】


# 第一次 Post 请求，获取access_token
def get_access_token():
    # URL
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    # 参数
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',    # 固定值  
        'client_id': API_Key,  
        'client_secret': Secret_Key  
    }
    res = requests.post(url, data=params).json()
    return res['access_token']

# # 第二次 Post 请求
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v2/comment_tag" + "?access_token=" + get_access_token()

text = "毫无赠品 好在价格便宜 可以 是正品"
params = {
    'text': text,
    'type': 12
}
params = json.dumps(params)
header = {
    'content-type': 'application/json'
}
res = requests.post(url, data=params, headers=header).json()
print(res['items'][0]['abstract'])

输出

好在价格便宜

使用心得：

1. 要根据相应的场景选择params["type"]中的值，才能得到好的效果；
2. dict类型的参数params需要在下面加一行，否则会报错

   params = json.dumps(params)​

    

建议：

如果能在百度智能云的文档中添加可执行的代码，我觉得会帮助开发者更好地去部署产品，而不用花费时间在研究文档和调试程序上。