AI mengambil alih dunia dengan cepat. Setiap segmen dalam teknologi sedang dipikirkan ulang dan direvolusi menggunakan AI. Sebagai pengembang perangkat lunak, di beberapa titik dalam karir Anda, Anda pasti akan bertemu dengan AI sehingga masuk akal untuk memiliki beberapa pengalaman bekerja dengannya di bawah ikat pinggang Anda. Bidang AI sangat luas dan jauh di luar cakupan posting ini, tetapi tetap saja, saya ingin menunjukkan kepada Anda betapa mudahnya mengintegrasikan kecerdasan dalam aplikasi Anda dengan pekerjaan minimal. Tentu saja, Anda tidak akan melatih model pembelajaran mesin apa pun untuk mencapai hal ini, Anda akan menggunakan solusi yang sudah dibuat sebelumnya, itulah sebabnya Anda membutuhkan pekerjaan yang sangat minimal.
Kami akan membangun sistem analisis sentimen yang sangat sederhana di Android menggunakan Watson API oleh IBM. IBM membangun banyak integrasi berguna yang dapat langsung digunakan oleh pengembang tanpa harus repot membangun infrastruktur di pihak mereka. Mereka mengikat semua penawaran mereka di bawah Bluemix yang merupakan rangkaian produk untuk membangun perangkat lunak yang lebih baik. Apa yang hebat tentang Bluemix adalah kenyataan bahwa itu datang secara gratis selama 30 hari sehingga Anda tidak perlu membuat komitmen langsung. Jika Anda tertarik untuk melihat penawaran mereka, kunjungi Situs web Bluemix dan mendaftar untuk uji coba 30 hari.
Baiklah jadi mari kita mulai membangun aplikasi. Sebelum memulai, inilah penafian cepat. Artikel ini akan sepenuhnya mengasumsikan bahwa Anda memiliki pengalaman dengan pemrograman berorientasi objek dan Android. Bagian Android dari proyek ini cukup minim sehingga yang Anda butuhkan hanyalah pengetahuan dasar tentang tampilan dan cara memanipulasinya.
Sekarang setelah kita selesai dengan formalitas, mari kita mulai.
Langkah 1: Pengaturan
Jalankan Android Studio dan buat proyek baru. Beri nama apa pun yang Anda inginkan dan terima default di wizard pengaturan. Setelah proyek dibuat, jalankan di perangkat atau emulator hanya untuk memastikan semuanya berfungsi dengan baik. Jika semuanya baik sejauh ini, Anda siap untuk melanjutkan ke langkah berikutnya.
Langkah 2: Membangun UI
Mari kita mulai membangun tata letak. Karena aplikasi ini sangat minim, mari kita singkirkan bagian tata letak secepat mungkin. Inilah yang akan terlihat seperti layar aplikasi akhir.
Ini terdiri dari TextView, EditText, dan Button, semuanya terkandung di dalam LinearLayout. Setelah Anda selesai mereplikasi tata letak, cukup lompat ke file Java yang sesuai dan pasang UI Anda sebagai berikut.
MainActivity kelas publik memperluas AppCompatActivity { TextView textView; EditTeks editTeks; Tombol tombol; Sentimen string; @Override protected void onCreate(Bundle saveInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); //inisialisasi elemen UI textView = (TextView) findViewById(R.id.textView); editText = (EditText) findViewById(R.id.editText); button = (Tombol) findViewById(R.id.button);
Mari kita kaitkan tombol dengan pendengar klik sehingga merespons peristiwa sentuh. Berikut kode untuk itu:
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { System.out.println("Logging ke konsol yang ditekan tombol untuk teks: " + editText.getText()); textView .setText("Menampilkan di UI sentimen yang akan diperiksa: " + editText.getText()); AskWatsonTask task = new AskWatsonTask(); task.execute(new String[]{}); } });
Perhatikan AskWatsonTask? Itulah yang akan digunakan untuk mengambil hasil analisis sentimen dari Watson API. Ini tidak lain adalah AsyncTask sederhana. Salin dan tempel potongan kode berikut:
kelas pribadi AskWatsonTask memperluas AsyncTask { @Override Protected String doInBackground(String... textsToAnalyse) { System.out.println(editText.getText()); runOnUiThread(new Runnable() { @Override public void run() { textView.setText ("apa yang terjadi di dalam utas - kami menjalankan Watson AlchemyAPI"); } }); sentimen = "Uji sentimen"; System.out.println(sentimen); //melewati hasil yang akan ditampilkan di UI dalam sentimen pengembalian tapak utama; } //mengatur nilai UI di luar thread @Override protected void onPostExecute(String result) { textView.setText ("Sentimen pesan adalah: " + hasil); } }
AsyncTask yang disebutkan di atas akan mengambil hasil dari Watson dalam format JSON yang akan kami uraikan nanti dan tampilkan di UI. Sampai sekarang, aplikasi ini cukup bodoh tetapi berfungsi. Untuk merekam pos pemeriksaan, mari gunakan aplikasi yang telah kita buat sejauh ini dan lihat apa fungsinya. Tekan tombol Putar hijau dan saksikan itu berjalan. Itu tidak melakukan apa-apa.
Jika Anda mengklik Menganalisa! tombol, Anda harus dapat melihat hasilnya di bidang TextView. Anda juga akan melihat beberapa output di jendela log cat.
Langkah 3: Menambahkan Kecerdasan
Saatnya untuk menambahkan kemampuan kognitif ke tulang telanjang aplikasi ini. Hal pertama yang perlu Anda lakukan adalah menambahkan Watson Cloud SDK for Java di aplikasi Anda. menuju ke link ini untuk penjelasan rinci tentang cara melakukannya. Unduh perpustakaan Java dari link ini. Dan tambahkan ke folder libs sebagai berikut.
Setelah perpustakaan terintegrasi, Anda perlu mendapatkan izin internet di aplikasi Anda. Buka AndroidManifest.xml dan tambahkan baris berikut
Izin di atas akan memungkinkan Anda mengakses jaringan untuk mengambil hasil dari Watson.
Langkah 3b: Ambil kunci API dari Bluemix
Dari katalog IBM Bluemix, klik Watson => AlchemyAPI => Buat. Pastikan untuk menggunakan kunci API statis seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Langkah 4: Tambahkan Kode untuk Memanggil Watson
Sekarang saatnya menambahkan beberapa kode untuk berkomunikasi dengan Watson Alchemy API. Perluas AskWatson AsyncTask dengan kode berikut.
Layanan AlchemyLanguage = baru AlchemyLanguage(); service.setApiKey(""); Peta params = HashMap baru (); params.put(AlchemyLanguage.TEXT, editText.getText()); Sentimen DocumentSentiment = service.getSentiment(params).execute(); System.out.println(sentimen); //melewati hasil yang akan ditampilkan di UI di thread utama mengembalikan sentimen.getSentiment().getType().name();
Saatnya menguji dengan cepat apakah aplikasi berfungsi. Tekan Ctrl+R dan lihat aplikasinya menjadi pintar!
{ "docSentiment": { "skor": -0.42344, "type": "negatif" }, "bahasa": "english", "totalTransactions": 1 }
Kesimpulan
Anda baru saja melihat betapa mudahnya membangun aplikasi kognitif menggunakan Watson Sentiment Analysis. Aplikasi yang kami buat tidak memiliki fungsionalitas nyata, tetapi menunjukkan kemampuan Bluemix dan penawarannya. Anda dapat menempatkan penawaran ini di bawah beberapa tanda kurung dan membangun beberapa pengalaman pengguna yang sangat kaya. Kunjungi situs web Bluemix untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa saja yang dapat Anda bangun.
Tinggalkan komentar
Memiliki sesuatu untuk dikatakan tentang artikel ini? Tambahkan komentar Anda dan mulai diskusi.