Google 的自然語言處理雖然非常的強大，但是中文的情緒分析並非他的強項，目前中文的自然語言處理研究出處非常多是出於中國大陸，所以當需要用到中文的情緒分析時， 百度 AI 開放平台 就成為我們的首選啦。

平台目前的收費非常的便宜，例如本次介紹的 情感傾向分析接口，提供了 5QPS 免費額度，每秒免費請求 5 次超佛心的啊！根本就相當於不用錢。

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使用百度 AI 開放平台的情緒分析服務很簡單，步驟就 4 個。

1. 註冊帳號
2. 創建 自然語言處理 應用
3. 獲取 access_token
4. 使用 情感傾向分析接口

分析網路關係，並將資料視覺化，最常見的就是 network graph。

常見套件

• https://github.com/vasturiano/3d-force-graph
  本文主角，支援 3D 與圖互動。
• https://github.com/vasturiano/force-graph
  本文主角，支援與圖互動。
• https://github.com/jacomyal/sigma.js
  文檔寫在程式碼與範例中，需要參考它的範例原始碼。將圖展開可以使用它提供的 plugin forceAtlas2，與圖互動需要自己 coding 擴充。
• https://github.com/cytoscape/cytoscape.js
  提供許多範例可以參考。
• https://github.com/almende/vis
  不只做 network graph，可上官網參考範例。
• https://github.com/davidpiegza/Graph-Visualization
  支援 3D，文檔並不齊全，需要參考它的範例原始碼

執行完之前介紹的 Post not found: Install-Nvidia-GPU-driver-on-Ubuntu-18-04-LTS 與 Post not found: Install-Python-3-6-on-Ubuntu-18-04-LST 後，就可以為我們的作業系統安裝能透過 GPU 運算的 TensorFlow 啦。

當前的 TensorFlow 版本為 1.12，只支援 CUDA 9.0，當前 CUDA 9.0 的 cuDNN 版本為 7.4.2。

安裝 CUDA

原則上，Ubuntu 18.04.1 LTS 已經內建 Python 3 了，保險起見先檢查一下：

1
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3

sudo apt update
sudo apt upgrade
python3 -v

此時的 Python 的版本應有 3.6 以上，我的版本為 3.6.7。

安裝 pip 3

列出支援的顯示卡驅動：

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ubuntu-drivers devices

我這邊使用 Nvidia GTX 1060 6G，當前的驅動版本為 415，若是列出的版本太舊(390)，請執行下面這行把 Nvidia Driver 加入 apt 的來源中：

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3

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-drivers devices

看看是否有更新的驅動程式版本可以使用。