百度AI情感分析怎么用？【洞察指南】

想快速掌握百度AI情感分析的实战用法？本文手把手教你从零开始完成账号实名认证、NLP应用创建、密钥获取、Access Token自动刷新，再到调用接口精准识别中文文本的正向、负向或中性情感倾向，并附上可直接运行的Python批量分析代码和常见错误（如认证失效、参数错误、长度超限、配额耗尽）的秒级定位方案——无论你是产品经理做用户评论洞察，还是开发者集成舆情监控，都能即学即用、高效落地。

如果您希望利用百度AI平台对中文文本进行情感倾向判断，以识别其正面、负面或中性情绪倾向，则需完成账号配置、密钥获取、鉴权认证及接口调用等关键环节。以下是具体操作路径：

一、注册账号并创建应用

在调用百度AI情感分析服务前，必须拥有具备权限的应用实体，该应用将提供后续调用所需的唯一身份凭证。只有完成实名认证的账号才能创建有效应用并开通NLP服务。

1、访问百度AI开放平台官网（https://ai.baidu.com/），使用百度账号登录或注册新账号。

2、进入控制台，点击“产品服务”→“自然语言处理”，或直接搜索“情感倾向分析”。

3、在服务列表中找到“情感倾向分析”，点击“立即开通”。

4、跳转至应用管理页面后，点击“创建应用”，填写应用名称、描述及应用场景，选择“自然语言处理”作为所属服务类型。

5、创建成功后，系统生成AppID、API Key、Secret Key三项密钥信息，请立即复制保存，Secret Key仅显示一次，丢失不可找回。

二、获取Access Token

Access Token是调用百度所有AI接口的通行凭证，由API Key与Secret Key通过标准OAuth 2.0流程换取，具有30天有效期，每次调用接口时必须附带。

1、构造POST请求，目标地址为：https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token。

2、设置请求参数：grant_type=client_credentials、client_id=您的API Key、client_secret=您的Secret Key。

3、发送请求后，响应体为JSON格式，从中提取access_token字段值。

4、建议将Token缓存并在过期前主动刷新，避免因失效导致接口调用中断。

三、调用情感倾向分析接口

获得有效Access Token后，即可向情感分析专用端点提交待测文本，接口将返回结构化结果，包含情感类别标签、正负向概率及整体置信度，支持单次最多65535字节文本输入。

1、请求URL为：https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token=YOUR_ACCESS_TOKEN。

2、设置HTTP头部：Content-Type = application/json。

3、构造JSON请求体，格式为：{"text": "待分析的中文文本"}，注意text字段值须为UTF-8编码且不含控制字符。

4、发起POST请求，接收响应后解析JSON，重点关注sentiment（0=负向，1=中性，2=正向）、positive_prob、negative_prob和confidence四个字段。

四、使用Python代码批量处理

当需对多条文本进行自动化分析时，可封装标准调用逻辑，实现Token自动获取与接口重试机制，提升鲁棒性与执行效率。

1、安装requests库：执行pip install requests命令。

2、定义get_access_token函数，传入API Key与Secret Key，返回可用Token字符串。

3、定义sentiment_classify函数，接收Token与文本内容，构建完整URL与JSON载荷，发送POST请求。

4、对返回结果做异常捕获，若status_code非200或response中含error_code，打印error_msg字段提示具体失败原因。

5、将多条文本放入列表，循环调用sentiment_classify，逐条输出sentiment标签与confidence值。

五、验证与调试常见错误

接口调用失败通常源于认证失效、参数格式错误或配额耗尽，快速定位问题需结合返回码与消息体进行交叉判断。

1、返回error_code=110：表示access_token无效或已过期，需重新获取Token。

2、返回error_code=111：表明请求参数缺失text字段或为空，检查JSON载荷结构。

3、返回error_code=112：提示text长度超出65535字节限制，应截断或分段处理。

4、返回error_code=18：说明QPS超限或日调用量已达免费额度上限，可查看控制台配额使用情况。

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