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paralleldots APIをnode経由で使用してみた [感情分析編]

2021/03/01に公開
JavaScript
Node.js
機械学習
Express
paralleldots
tech

はじめに

paralleldots AI APIというテキストから感情を分析するAPIがあるので、Nodeをプロキシとして利用し、このAPIを使ってみました。

paralleldots

環境

・ node version : v12.18.3
・ npm version : 6.14.6

URIと機能

Path HTTPメソッド 機能
/api/v1/emotion POST 入力テキストの全体的な感情と各感情ラベル（Happy、Sad、Angry、Excited、Bored、Fear）の信頼スコアを含むjson応答を返します。

使用したparalleldots AI API

paralleldots AI APIとは？？
開発者向けの包括的なドキュメント分類およびAPIのセットです。10億を超えるドキュメントでトレーニングされており、感情分析や感情検出などを提供しているそう。

今回は、paralleldots AI APIの[/v4/emotion]こちらを使用していきます。

設定できるパラメータ

名前 詳細 Required Type
text 分析したい文章を入力します。 Yes string/array
api_key Api key Yes string
lang_code 言語コード Yes string

・ ただ、今回は、nodeでプロキシしているので、プロキシサーバ側で[api_key]及び[lang_code]は設定しています。

構成

{
  "name": "node_poc",
  "version": "1.0.0",
  "description": "paralleldots AI API",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "dependencies": {
    "axios": "^0.20.0",
    "express": "^4.17.1"
  }
}


const express = require("express");
const app = express();
const axios = require('axios');

const server = app.listen(9000, function(){
    console.log("Node.js is listening to PORT:" + server.address().port);
});

app.post("/api/v1/emotion", function(req, res, next){

    let params = new URLSearchParams();
    params.append("api_key", '××××××××××××××××××××××××××××');
    params.append("lang_code", 'en');
    params.append("text", req.query.text);

    try {
         axios.post('https://apis.paralleldots.com/v4/emotion', params)
        .then((response) => {
            res.send(response.data)
        })
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
});

Response

今回は、requestを日本語で行おうと思ったのですが、[lang_code]を英語以外を使用したい場合は、無料枠では使用できない為、仕方なく英語で行いました。

textには、
Be careful about reading health books. You may die of a misprint.
日本語訳にすると、[健康系の本を読むときは注意しなさい。ミスプリントのせいであなたは死ぬかもしれない。]
という意味です。笑

Requestは、Postmanを使用しました。(curlより見やすい為)

スクリーンショット 2020-10-13 19.30.55.png

・ 実際のResponse

{
    "emotion": {
        "Happy": 0.0872024649,
        "Angry": 0.2344884125,
        "Bored": 0.0416403769,
        "Fear": 0.3095755387,
        "Sad": 0.1825278824,
        "Excited": 0.1445653247
    }
}

結果

chart.png

やはり、死ぬかもしれないという恐怖を入れ込んだ文章を送ったため、Fearが一番結果の数値として高いことが分かります。
精度的にどうなのかは、個人の感性に依存しそうですが、、

参照

・ paralleldotsのドキュメント

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