利用百度API自然语言处理技术中的评论观点抽取方面，对淘宝购物的评论进行分析，把关键词进行提取，方便买家快速了解该商品的相关特点，具体实现过程如下：
1、创建相关新应用
首先，需要登录百度AI平台，创建一个关于自然语言处理技术的应用（领取免费额度），获得AppID、API Key和Secret Key如下：
然后下载Python的SDK，然后可以通过阅读API的使用手册和自然语言处理技术的观点抽取相关案例：
2、获取Access Token
使用百度API时需要先获取Access Token，并且需要用到上一步获取的参数API Key和Secret Key，在百度给出的使用说明中，建议用POST的方式对URL进行请求来获取access_token，同时可以加入Header，该方式支持UTF-8编码，具体实现代码如下：
import json
import time
import requests
from urllib.request import urlopen
#定义获取token函数
def get_token():
req = Request(Token_url)
req.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
try:
f = urlopen(req,timeout=5)
result_str = f.read().decode('utf-8')
except URLError as err:
print(err)
result = json.loads(result_str)
#返回Access Token字符串
return result['access_token']
3、分析评论并进行观点抽取
在获取Access Token后就可以使用百度API对评论进行分析并抽取关键词。在使用说明中，调用API时需要输入参数text和type，其中text为需要分析的文本，而type分成了13各类别，具体取值说明如下：
因为本文分析的是淘宝购物评论文本数据，所以该参数取值选择了12。其次，返回格式需要指定输入为UTF-8编码，对于调用后返回的参数，本文用到了prop、adj和sentiment三个参数，解释如下：
具体实现代码如下：
def analysis_comment(host,comment):
#定义分析类别（购物）
data = json.dumps(
{
"text":comment,
"type":12
})
request = Request(url=host,data=data.encode('utf-8'))
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urlopen(request)
content = response.read().decode('utf-8')
rdata = json.loads(content)
print("--------------------------------------------------------------")
print("评论：")
print(" " + comment)
print("\n评论关键字：")
#把积极、中性、消极关键词分类出来并打印
for item in rdata['items']:
if item['sentiment'] == 2:
print(u" 积极的评论关键词：" + item['prop'] + item['adj'])
if item['sentiment'] == 1:
print(u" 中性的评论关键词：" + item['prop'] + item['adj'])
if item['sentiment'] == 0:
print(u" 消极的评论关键词：" + item['prop'] + item['adj'])
4、运行结果
在对上述函数进行定义后，运行改代码，调用函数：
if __name__ == '__main__':
#定义访问url（API Key和Secret Key换成自己的）
Comment_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v2/comment_tag"
Token_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=your_API_Key&client_secret=your_Secret_Key"
A_t = get_token()
host = Comment_url + "?charset=UTF-8&access_token="+A_t
comment1 = {"text":"版型不错，颜色很好看，面料非常舒服而且厚度适中"}
comment2 = {"text":"上身效果一般，做工也一般，会有点起球，没有想象中好"}
comment3 = {"text":"设计做工一点都不好，袖子特别长，衣服比例设计非常差，性价比不高"}
comment1 = comment1["text"]
comment2 = comment2["text"]
comment3 = comment3["text"]
analysis_comment(host,comment1)
analysis_comment(host,comment2)
analysis_comment(host,comment3)
运行结果如下：
然而，从结果中可以看出，在第二句评论中，“一般”这个词应该定义为中性，而该模型将其定义为消极，说明该模型在一定程度上仍存在一些瑕疵，这也是后期需要改进的地方。
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