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燃爆!17行Python代码做情感分析?你也可以的

发布时间:2019/06/28标签:   模型    点击量:

原标题:燃爆!17行Python代码做情感分析?你也可以的
17行代码跑最新NLP模子?你也能够! 本次作者评测所需(防吓退) 一台能够上彀的电脑 基础的python代码浏览才能,用于修正几个模子参数 对百度中文NLP最新结果的浓郁兴致 练习模子:Senta感情剖析模子基础简介Senta是百度NLP凋谢的中文感情剖析模子,能够用于停止中词句子的感情剖析,输入成果为{正向/中性/负向}中的一个,对于模子的构造细节,请检查Senta----github.com/PaddlePaddle/Paddlehub/demo/senta 本示例代码抉择的是Senta-BiLSTM模子。 模子起源:Paddlehub简介PaddleHub是基于PaddlePaddle开辟的预练习模子治理东西,能够借助预练习模子更便利地发展迁徙进修任务。 本次评测中只应用了预练习模子,没有停止fine-tune 代码运转情况:百度 AI studio

燃爆!17行Python代码做情感分析?你也可以的
试验代码 来自paddlehub/senta_demo.pygithub:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v0.5.0/demo/senta/senta_demo.pyfrom__future__importprint_functionimportjsonimportosimportsiximportpaddlehubashubif__name__=="__main__":#加载senta模子senta=hub.Module(name="senta_bilstm")#把要测试的漫笔本以str格局放到这个列内外test_text=["这家餐厅不是很好吃","这部片子差能人意",]#指定模子输出input_dict={"text":test_text}#把数据喂给senta模子的文天职类函数results=senta.sentiment_classify(data=input_dict)#遍历剖析每个漫笔本forindex,textinenumerate(test_text):results[index]["text"]=textforindex,resultinenumerate(results):ifsix.PY2:print(json.dumps(results[index],encoding="utf8",ensure_ascii=False))else:print('text:{},predict:{}'.format(results[index]['text'],results[index]['sentiment_key']))具体测评成语感情剖析inputtest_text=['桑田沧海',#中型,世变乱化很大'下里巴人',#贬义,艰深的文学艺术'有口皆碑',#贬义,对凸起的坏人坏事分歧歌颂'危言危行',#贬义,说正派的话,做正派的事'鬼斧神工',#贬义,指大天然美景'不赞一词',#贬义,不能再添一句话,表现写的很好'文不加点',#贬义,指写作技能高明'差能人意',#贬义,大要还能令人中意'无微不至',#贬义,指仔细周密'事倍功半',#贬义,指不费劲就有好的后果'事半功倍',#褒义,指白费了力量却没有好后果'蠢蠢欲动',#褒义,指要干好事'面貌全非',#褒义,指大损坏'江河日下',#褒义,指事物日渐衰败'评头论足',#褒义,指大节过火抉剔'生灵涂炭',#褒义,指国民极其困苦'始作俑者',#褒义,第一个做好事的人'无所不为',#褒义,甚么好事都干'无所不至',#褒义,甚么好事都干'阳春白雪',#褒义,精深不轻易懂得的艺术]

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