【API】大規模テキスト用の極性判定APIを公開しました

はじめに

以前公開した感情推定(極性判定)APIを大規模テキストに対応させました。1MBまでのテキスト配列を受け取り、それぞれのテキストの極性判定結果を返します。例のごとく、ツイートで学習したのでツイートの極性判定が得意です。本APIは有料APIで、CPU利用時間で課金します。1秒あたり0.01円(1cr)で、リーズナブルにしています。

API

デモサイト

サンプルコード

使ってみる

ApitoreのWebAPIをとりあえず使ってみるまでの流れはこちらにあるので参考にしてください。極性判定の精度については以前と同じです。下記の「関連情報」から辿ってください。

さて、実例を載せます。面倒なのでレスポンスをそのまま載せます。確認頂ける通り、配列で結果が返ってきます。下の例は極性判定結果は全部正解していますね。

{
  "log": "Success.",
  "startTime": "1499693421456",
  "endTime": "1499693421586",
  "processTime": "130",
  "sentimentlist": [
    {
      "log": "",
      "startTime": "",
      "endTime": "",
      "processTime": "",
      "text": "明日は良い天気",
      "predict": {
        "sentiment": "positive",
        "score": 0.7436891198158264
      },
      "sentiments": [
        {
          "sentiment": "positive",
          "score": 0.7436891198158264
        },
        {
          "sentiment": "negative",
          "score": 0.255304753780365
        },
        {
          "sentiment": "neutral",
          "score": 0.0010061468929052353
        }
      ]
    },
    {
      "log": "",
      "startTime": "",
      "endTime": "",
      "processTime": "",
      "text": "明後日は悪い天気",
      "predict": {
        "sentiment": "negative",
        "score": 0.8841152191162109
      },
      "sentiments": [
        {
          "sentiment": "positive",
          "score": 0.10840456187725067
        },
        {
          "sentiment": "negative",
          "score": 0.8841152191162109
        },
        {
          "sentiment": "neutral",
          "score": 0.007480217609554529
        }
      ]
    },
    {
      "log": "",
      "startTime": "",
      "endTime": "",
      "processTime": "",
      "text": "傘を持っていこう",
      "predict": {
        "sentiment": "neutral",
        "score": 0.42130962014198303
      },
      "sentiments": [
        {
          "sentiment": "positive",
          "score": 0.22059617936611176
        },
        {
          "sentiment": "negative",
          "score": 0.358094185590744
        },
        {
          "sentiment": "neutral",
          "score": 0.42130962014198303
        }
      ]
    }
  ]
}

おわりに

先日の形態素解析の大規模テキスト対応に引き続き、今回は極性判定も大規模テキストに対応できるようにしました。よく使うツールは大規模に使えるようにすべきですね。Apitoreも半年以上やっていまして、サービスもかなり安定的に運用出来ています。ここらで負荷のかかるAPIを公開することで、更なる飛躍を目指します。今後共ご支援よろしくお願い致します。

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