对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者|Jeremy Waite 编译团队| Aileen 廖远舒，邱猛，Jennifer Zhu，汤人懿，钱天培 “奥巴马是一个受过专业律师训练的政客，而特朗普是只会赚钱的商人，他们的就职演说范儿应该大有不同！”在做出这样的固有定论之前，让我们看看数据到底是怎么说的。 近日，川普的就职演讲颇受瞩目。本文作者就特朗普和奥巴马的总统就职演讲文本，用沃森（IBM公司的超级计算机Watson）个性剖析的API，深入进行了几个方面的分析，并发现了一些有趣的现象：比如，尽管川普的演讲得到
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
【新智元导读】对于AI技术和影响的讨论成为今年SXSW的热点话题。我们选取了Change Sciences的创始人和CEO Pamela Pavliscak关于情感分析的主题演讲介绍给读者。Pamela Pavliscak引领SXSW的观众感受了下一波情感分析技术的浪潮，同时展示了富有创造性并给人以丰富情感体验的案例。 关于西南偏南大会（SXSW） 西南偏南大会（South by Southwest，简称SXSW）得名于希区柯克的电影《西北偏北》，是每年在美国得克萨斯州奥斯汀举行的一系列科技、电影、音乐和多
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源，但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务： 认知计算(Cognitive Co
【新智元导读】在本文中，作者先探讨了深度学习的特点和优势，然后介绍了12种类型的AI问题，即：在哪些场景下应该使用人工智能（AI）？作者强调企业AI问题，因为他认为AI会影响许多主流的应用。 深度学习能解决什么问题？ 首先，让我们探讨深度学习是什么。 深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的，例如 SVM，因为它们没有多层的深架构。多层的架构允许后面的计算建立在前面的计算之上。目前的深度学习网络已经有10+甚至100+层。 多层的存在使得网络能够学
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
将自然语言处理（NLP）的先进成果，从前沿研究的小世界里拿出来，送到普通的数据科学家和软件工程师手中，这已经成为一场运动。7月20日，谷歌也加入进来，发布了测试版的云自然语言API。谷歌的NLP API让用户可以利用如下三个核心的NLP特性： 情感分析——分析语言的基调，比如积极或消极； 实体识别——识别语言中不同的实体，比如人或组织； 语法分析——识别语言中的各种词性，比如句子X包含3个名词。 这些工具使用了谷歌的深度机器学习算法，这也是其API与其他自建的数据科学工具的不同之处。 NLP软件是一种构建用
新智元 AI DAILY 1 谷歌云发布全新自然语言和语音API 谷歌云平台让用户可以通过机器学习处理非结构化的数据。 昨日，谷歌正式发布其Beta版的云自然语言API（Cloud Natural
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
数据时代，机器学习也进入了大众视野，我们身边到处都有机器学习应用的场景，如人脸识别、智能语音识别、手写数字识别、金融反欺诈和产品精准营销等等。
需要大量的人工标注的语料作为训练集，提取文本特征，构建分类器，进行情感的分类。
在《无问西东》豆瓣短评分析一文中，我们通过爬虫技术，抓取了220条豆瓣短评与相应打分数据，通过分词与关键词提取技术，比较了正、负向评价的关键词差异。本文中，我们对同样的数据，使用SnowNLP包，对短评进行情感分析，并与实际打分情况进行比较。 情感分析 SnowNLP可以进行中文分词、词性标注、情感分析等操作，对于情感分析，使用的语料库主要为购物方面的，可以替换语料库进行训练。本文中，直接使用默认语料库。 如下，导入《无问西东》豆瓣短评分析中得到的数据，并加载SnowNLP包，对每一条评论计算情感分析
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
情感分析是NLP的重要部分，之前我们使用过Python第三方库SnowNLP进行情感分析，也训练过朴素贝叶斯模型来更好的符合我们的数据，进行更精确的情感分析，具体可以参考这篇文章。
使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘。情感分析的内容包括:情感的持有者分析、态度持有者分析、态度类型分析（一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰）、态度的范围分析（包含每句话，某一段、或者全文）。因此，情感分析的目的可以分为：初级：文章的整体感情是积极/消极的；进阶：对文章的态度从1-5打分；高级：检测态度的目标，持有者和类型。
下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态。
在自然语言处理（NLP）领域中，IMDB影评数据集是一个非常流行的数据集，它包含了来自IMDB网站的电影影评，其中包括了正面评价和负面评价。本文将介绍如何使用Python和一些常用的NLP工具库来进行IMDB影评数据集的入门：
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。 记者：景琦 编辑：王艺 更多【AI创新者】征集中，采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net，或扫描文末二维码加我微信。 对宋煜的采访是在2017年3月18日，CSDN与IBM合办的IBM Power马拉松大赛现场，宋煜作为大赛评委与参赛选手度过了紧张而又充实的12小时。 宋煜，IBM中国系统实验室高性能计算部门开发部经理。有丰富的高性能集群
微博的强大影响力已经深深的吸引了更多的人加入。而对微博的情感分析，不仅可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，还可以获取其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
屡获殊荣的电影制作人Kevin Macdonald曾执导过许多部电影，包括《末代独裁》和《国家要案》等，而在去年，Macdonald第一次尝试了拍摄由机器编写剧本的影片。
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
回复“斯坦福”，下载81页原版PPT 摘自：我爱公开课 网站：http://52opencourse.com 感谢我爱公开课小伙伴的真情付出！ 一、自然语言处理概览——什么是自然语言处理（NLP) 1）相关技术与应用 自动问答（Question Answering，QA）：它是一套可以理解复杂问题，并以充分的准确度、可信度和速度给出答案的计算系统，以IBM‘s Waston为代表； 信息抽取（Information Extraction，IE）：其目的是将非结构化或半结构化的自然语言描述文本转化结构化的数据
情感分析是指挖掘文本表达的观点，识别主体对某客体的评价是褒还是贬，褒贬根据进态度行倾向性研究。文本情感分析可以分为基于机器学习的情感分类方法和基于语义理解的情感分析。基于机器学习进行语义分析的话需要大量的训练集，同时需要人工对其进行分类标注。我所使用的方法是基于语义理解中的使用情感词典进行情感态度分析。
情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元特性还可以表达为是否含有较大的感情波动。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情波动，而宠辱不惊则属于稳定的情感状态。
蝶形算法在文档管理系统中的应用主要集中在文本数据的处理和分析方面。以下是一些具体示例：
当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。
周三晚上，拉斯维加斯的威尼斯人酒店中，IBM首席执行官Ginni Rometty进行了一场消费者电子产品展览（CES）的主旨演讲。 消费者技术协会主席Gary Shapiro在介绍Rommetty时提
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
智能客户服务是近年来在业务和技术领域崭露头角的热门话题，其核心是利用自然语言处理（NLP）技术来提升客户服务的效率和质量。本文将全面探讨NLP在智能客户服务中的关键应用，包括自动问答系统、情感分析、多语言支持等方面。通过详细的示例和实际案例，我们将深入了解如何利用NLP技术构建智能客户服务系统，以及这一趋势在未来的发展前景。
（1）川普就职演讲弱爆了?IBM沃森文本分析历任总统誓词后这样说 简介：川普的就职演讲颇受瞩目。本文作者就特朗普和奥巴马的总统就职演讲文本，用沃森（IBM公司的超级计算机Watson）个性剖析的API
最近复仇者联盟4正在热映中，很多人都去电影院观看了电影，那么对于这部电影，看过的人都是怎么评价的呢？这时候爬虫就可以派上用场了！
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在各个领域都展现出强大的应用潜力。音乐与创意产业作为充满艺术性和创新性的领域，也开始积极探索和应用NLP技术。本文将深入探讨NLP在音乐创作、推广、版权保护等方面的应用，通过实例展示NLP如何为音乐产业注入更多创意和效益。
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