本来想用python+机器学习做情感分析，但是还没开始就放弃了（机器学习没学过啊，还那么难，为了这一个接口去花费大量的时间学习，实在不划算）所以放弃了造*。emmm，无意中发现了，百度AI开放平台。上面有很多可以免费使用的“*”。

嗯，就是这个情感倾向分析

自己创建一个应用就可以了。这里我使用的是java的SDK。
SDK文档很详细，可以直接照着例子用。

来分析一下返回结果：

{
    "text":"苹果是一家伟大的公司",
    "items":[
        {
            "sentiment":2,    //表示情感极性分类结果
            "confidence":0.40, //表示分类的置信度
            "positive_prob":0.73, //表示属于积极类别的概率
            "negative_prob":0.27  //表示属于消极类别的概率
        }
    ]
}

官方的解释。

我在这里提取的值是positive_prob（取值范围0 ~ 1），这个是属于积极类别的概率，我把它作为文本分析的情绪值。
因为当这个值很大时（接近1）表示情绪正向，即很高兴，当它很小时（接近0）表示情绪负向，即不开心或者其他消极情绪。

返回结果总的是个json对象，我们要首先取到items，它是个json对象数组，用getJSONArray("items")获取，数组里只有一个元素，所以我们要获取它的第一个元素，即get(0),这也是个json对象。然后直接get（"positive_porb"）就可以获取我们想要的值（为了更加直观的显示，我在这里乘了100，然后转为了int型，使它的取值范围变成0 ~ 100）。

这里我是放在springboot项目里的。下面贴一下代码。主要是一个问题。从返回结果中提取自己想要的值。

我直接写成了一个配置类：

package com.after.demo.config;

import com.baidu.aip.nlp.AipNlp;
import org.json.JSONObject;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;

/**
 * @author www.xyjz123.xyz
 * @description
 * @date 2019/4/27 16:45
 */
@Configuration
public class AipNlpConfig {

    public static final String APP_ID = "你的app_id ";
    public static final String API_KEY = "你的api_key";
    public static final String SECRET_KEY = "你的secret_key";

     /**
     * 根据传入的文本进行情感分析
     * @param text 文本内容
     * @return 情感分析结果
     */
    public JSONObject sentimentClassify(String text){
        // 初始化一个AipNlp
        AipNlp client = new AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 设置网络连接参数
        client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);
        client.setSocketTimeoutInMillis(60000);

        //传入可选参数调用接口
        HashMap<String ,Object> options = new HashMap<>(16);

        //情感倾向分析，并返回结果
        return client.sentimentClassify(text,options);
    }
}

在service中调用：

package com.after.demo.service.impl;

import com.after.demo.config.AipNlpConfig;
import com.after.demo.entity.Diary;
import com.after.demo.mapper.DiaryMapper;
import com.after.demo.service.DiaryService;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

/**
 * @author www.xyjz123.xyz
 * @description
 * @date 2019/4/16 20:14
 */
@Service
public class DiaryServiceImpl implements DiaryService {

    @Autowired
    DiaryMapper diaryMapper;

    @Autowired
    AipNlpConfig aipNlpConfig;

    @Override
    public int saveDiary(String userName, String photo, String title, String content,String time) {
        int sentiment = getSentiment(content);

        return diaryMapper.saveDiary(userName, photo, title, content, time, sentiment);
    }

    public int getSentiment(String text){
        //情感分析
        JSONObject res = aipNlpConfig.sentimentClassify(text);
        //获取items
        JSONArray items = res.getJSONArray("items");
        //取items的第一个元素，是个JSONObject对象
        JSONObject it1 = items.getJSONObject(0);
        //取it1的中属于积极类别的概率并 * 100
        int sentiment = (int)(it1.getDouble("positive_prob") * 100);
        return sentiment;
    }
}

到此结束，来测试一下试试：

我传入的文本是一句没啥感情色彩的句子，所以sentiment值不大不小。