如何调用 AI 接口做文本分类 / 情感分析？|情感分析 + 文本分类 两套完整代码。要全套可直接运行的完整代码包

如何调用 AI 接口做【文本分类 情感分析】不用懂模型、不用训练复制代码就能跑。一、最简单理解必看文本分类给一段文字自动打上标签例如好评 / 差评、体育 / 娱乐 / 科技、正面 / 负面 / 中性情感分析判断情绪正面、负面、中性、愤怒、开心、失望等AI 接口 别人训练好的超级大脑你发文字过去它直接返回结果。二、最常用接口免费 / 简单以百度 AI、讯飞、阿里云、DeepSeek、豆包 API为例逻辑完全一样。通用调用流程永远不变去平台注册 → 创建应用 → 拿到API Key Secret Key通过HTTP 请求把文本发给 AIAI 返回 JSON标签、置信度、情感三、最简单实战Python 调用 AI 做情感分析复制即可我以百度智能云情感倾向分析为例免费额度很高适合学习。步骤 1安装包bash运行pip install requests步骤 2代码直接改 Key 就能用python运行import requests # 1. 获取token百度固定格式 API_KEY 你自己的API_KEY SECRET_KEY 你自己的SECRET_KEY def get_token(): url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token data { grant_type: client_credentials, client_id: API_KEY, client_secret: SECRET_KEY } return requests.post(url, datadata).json()[access_token] # 2. 情感分析接口 def sentiment(text): token get_token() url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token{token} data {text: text} result requests.post(url, jsondata).json() # 解析情感 item result[items][0] sentiment item[sentiment] # 0:负向 1:中性 2:正向 confidence item[confidence] label 负面 if sentiment0 else 中性 if sentiment1 else 正面 return {情感: label, 置信度: confidence} # 测试 print(sentiment(这个产品太差了经常卡死很失望)) print(sentiment(非常好用速度快服务好))返回结果示例plaintext{情感: 负面, 置信度: 0.98} {情感: 正面, 置信度: 0.99}四、文本分类自定义标签如果你想自己定义标签比如体育、财经、娱乐、健康、教育用通用大模型接口豆包、DeepSeek、GPT最方便。示例给大模型发指令让它分类python运行def text_classify(text): prompt f 请对下面文本分类只能从以下类别选择 体育、财经、娱乐、健康、教育 文本{text} 只输出类别不要解释。 # 调用大模型接口返回结果即可大模型 万能分类器不需要训练改 prompt 就行。五、超简总结零基础必背什么是文本分类给文字打标签。什么是情感分析判断正面 / 负面 / 中性。怎么实现调用现成 AI 接口最简单发文本 → 接收结果不用训练、不用算法、不用数学核心一句话AI 接口 即用型文本分类 / 情感分析工具Python 几行代码调用。 零基础直接运行3 大平台 AI 接口全套代码情感分析 文本分类我给你纯小白版、无复杂配置、复制即用、带详细注释一共2 个功能情感分析 / 文本分类 3 个平台百度 / 讯飞 / DeepSeek全部可直接运行只需要你填自己的 KEY 先安装依赖一行命令bash运行pip install requests一、百度 AI最稳定、免费额度高1. 情感分析python运行import requests # 你只需要改这里 API_KEY 你的API_KEY SECRET_KEY 你的SECRET_KEY def get_access_token(): url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token data { grant_type: client_credentials, client_id: API_KEY, client_secret: SECRET_KEY } return requests.post(url, datadata).json()[access_token] def baidu_sentiment_analysis(text): token get_access_token() url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token{token} data {text: text} res requests.post(url, jsondata).json() item res[items][0] sentiment item[sentiment] # 0负面 1中性 2正面 label 负面 if sentiment 0 else 中性 if sentiment 1 else 正面 return {情感: label, 置信度: item[confidence]} # 测试 if __name__ __main__: print(baidu_sentiment_analysis(这个产品太差劲了))2. 文本分类python运行def baidu_text_classify(text): token get_access_token() url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/topic?access_token{token} data {title: 分类, content: text} res requests.post(url, jsondata).json() return res # 测试 if __name__ __main__: print(baidu_text_classify(中国女排夺冠))二、讯飞星火 AI免费额度高1. 情感分析python运行import requests import json import time # 你只需要改这里 APP_ID 你的APPID API_KEY 你的API_KEY SECRET_KEY 你的SECRET_KEY def xf_sentiment_analysis(text): url https://ltpapi.xfyun.cn/v1/sentiment body { text: text, appid: APP_ID, timestamp: int(time.time()) } headers {Content-Type: application/x-www-form-urlencoded} res requests.post(url, databody, headersheaders, auth(API_KEY, SECRET_KEY)) return res.json() # 测试 if __name__ __main__: print(xf_sentiment_analysis(服务态度很好非常满意))2. 文本分类python运行def xf_text_classify(text): url https://ltpapi.xfyun.cn/v1/topic body { text: text, appid: APP_ID, timestamp: int(time.time()) } headers {Content-Type: application/x-www-form-urlencoded} res requests.post(url, databody, headersheaders, auth(API_KEY, SECRET_KEY)) return res.json() # 测试 if __name__ __main__: print(xf_text_classify(A股今天大涨))三、DeepSeek大模型万能分类器1. 情感分析python运行import requests # 你只需要改这里 API_KEY 你的DEEPSEEK_API_KEY def deepseek_sentiment(text): prompt f判断情感正面/负面/中性。文本{text}。只输出结果。 url https://api.deepseek.com/v1/chat/completions headers { Content-Type: application/json, Authorization: fBearer {API_KEY} } data { model: deepseek-chat, messages: [{role: user, content: prompt}], temperature: 0 } res requests.post(url, headersheaders, jsondata).json() return res[choices][0][message][content] # 测试 if __name__ __main__: print(deepseek_sentiment(太差了再也不买了))2. 文本分类自定义标签python运行def deepseek_classify(text): prompt 请对以下文本分类只能从以下类别选择 体育、财经、娱乐、健康、教育 文本{} 只输出类别不要解释。 .format(text) url https://api.deepseek.com/v1/chat/completions headers { Content-Type: application/json, Authorization: fBearer {API_KEY} } data { model: deepseek-chat, messages: [{role: user, content: prompt}], temperature: 0 } res requests.post(url, headersheaders, jsondata).json() return res[choices][0][message][content] # 测试 if __name__ __main__: print(deepseek_classify(明星发布新歌)) 如何获取 KEY一分钟搞定1. 百度https://ai.baidu.com/→ 登录 → 控制台 → 自然语言 → 情感分析 → 创建应用 → 拿到 API_KEY / SECRET_KEY2. 讯飞https://www.xfyun.cn/→ 控制台 → 自然语言处理 → LTP → 获取 KEY3. DeepSeekhttps://www.deepseek.com/→ 控制台 → API Keys → 创建 KEY