استخدم Python APIs لبدء مشروع علم البيانات واجهات برمجة تطبيقات
بصفتك باحثًا في المعلومات ، فأنت تريد حقًا معرفة كيفية العمل باستخدام واجهة برمجة التطبيقات. من خلال العمل باستخدام واجهة برمجة التطبيقات ، لن يكون لديك ببساطة خيار جمع معلومات حقيقية ، ولكن يمكنك أيضًا جعل الأمور أكثر وضوحًا وتسريع عملية تحسين مشروع علم المعلومات الخاص بك.
لنفترض أنك بحاجة إلى إجراء فحص الشعور في بايثون وليس لديك أي رغبة في إنشاء نموذجك الخاص دون أي إعداد ، ولكنك تحتاج فقط إلى ترتيب سريع. هنا يمكن لواجهة برمجة التطبيقات (API) أن تساعدك من خلال التعامل مع العمل الصعب وترك الجزء الثاقب لك.
في هذه المقالة ، سأعرض لك بعض واجهات برمجة تطبيقات Python التي ستساعدنا في تنفيذ فحص الرأي ، وملخص النص ، ومجموعة متنوعة من المعلومات. يمكنك اعتبارهم طريقًا بديلاً لبدء أو تعزيز مشروع علم المعلومات الخاص بك.
1. تحليل الرأي
يساعدنا التحقيق في الرأي في طلب ما إذا كانت المعلومات النصية إيجابية أو سلبية أو غير حزبية. عادةً ما تقوم بتجميع نموذج AI في Python (كما فعلت في هذا الدليل) لتنفيذ إجراء البرمجة اللغوية العصبية هذا ، ولكن هناك طريقة أكثر وضوحًا لتنفيذ فحص الرأي في Python.
إرشادات خطوة بخطوة لمعالجة هذا المشروع بسهولة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات
لتنفيذ التحقيق في الشعور بشكل فعال في Python ، يمكنك استخدام AssemblyAI API. وبالتالي تتغير واجهة برمجة التطبيقات هذه عبر مستندات الصوت والفيديو إلى رسالة. عندما نحصل على معلومات الرسالة ، يكون إجراء التحقيق في الشعور مباشرًا إلى حد كبير مثل إرسال طلب نشر وتعيين عنصر تحليل المشاعر على صحيح.
في هذه المقالة ، أخبرك بأفضل طريقة لإجراء فحص للرأي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه ، ولكن قبل ذلك ، تريد حقًا الحصول على مفتاح API الخاص بك عن طريق إنشاء حساب AssemblyAI مجاني. تتطلب كل Apus مفتاحًا لربطها. عندما يكون لديك مفتاحك ، فأنت على استعداد لإرسال الطلبات.
في النموذج أدناه ، يمكنك أن تدرك كيف استخدمت واجهة برمجة التطبيقات هذه لتنفيذ فحص الرأي على خطاب ستيف جوبز الشهير في جامعة ستانفورد. نتيجة لذلك حصلت على سجل JSON الذي قمت بتحويله إلى إطار بيانات Pandas.
كما ترون ، تقوم واجهة برمجة التطبيقات بإرجاع السجلات والشعور (الحيادية والجيدة والتشاؤمية) ويقين التوقعات.
يمكنك الحصول على كل هذا دون إنشاء نموذج خاص بك ، ولكن اعتمادًا على أحدث طراز من الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه وقتما تشاء.
2. تلخيص النص
يتألف ملخص النص من تلخيص نص هائل للحصول على البيانات الرئيسية منه.
يمكننا تنفيذ النص المتهدم في Python باستخدام مكتبات مثل NLTK و Gensim و Sklearn. في أي حال ، يمكنك أيضًا استخدام واجهة برمجة التطبيقات لتقسيم النص إلى أقسام والحصول على ملخص لكل جزء.
إرشادات خطوة بخطوة لمعالجة هذه المهمة بسهولة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات
يمكننا بلا شك تنفيذ ملخص نصي في Python باستخدام AssemblyAI API. أيضًا ، يمكننا تقسيم تسجيلات الصوت والفيديو إلى أقسام على حساب الخطاب إلى الرسالة بما في ذلك واجهة برمجة التطبيقات هذه.
في هذا المساعد ، أقول أفضل طريقة لتلخيص تسجيلات الصوت والفيديو بشكل فعال في 3 مراحل. كما هو الحال في كل حالة ، تريد أولاً الحصول على مفتاح API الخاص بك ، ثم في هذه المرحلة ، تحتاج إلى نقل السجل الصوتي الخاص بك باستخدام كود Python ، وتقديم طلب التسجيل وحفظ السجل والمخلفات. يتم كل هذا من خلال البريد والحصول على الطلبات التي يمكنك العثور عليها بشكل شامل في المساعد الذي أشرت إليه سابقًا.
في النموذج أدناه ، قمت بمشاركة API لعمل أجزاء لخطاب ستيف جوبز في جامعة ستانفورد وإنشاء مخطط تفصيلي لكل قسم. إليك أحد الأجزاء التي حصلت عليها في سجل JSON:
