• python文字情绪识别


    在paddlepaddle面前,自然语言处理也变得非常简单。实现文字情绪识别我们同样需要安装PaddlePaddle和Paddlehub,具体安装参见中内容。然后就是我们的代码部分了:

    import paddlehub as hub        
    senta = hub.Module(name='senta_lstm')        # 加载模型
    sentence = [    # 准备要识别的语句
        '你真美', '你真丑', '我好难过', '我不开心', '这个游戏好好玩', '什么垃圾游戏',
    ]
    results = senta.sentiment_classify(data={'text':sentence})    # 情绪识别
    # 输出识别结果
    for result in results:
        print(result)

    识别的结果是一个字典列表:

    {'text': '你真美', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9602, 'negative_probs': 0.0398}
    {'text': '你真丑', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0033, 'negative_probs': 0.9967}
    {'text': '我好难过', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.5324, 'negative_probs': 0.4676}
    {'text': '我不开心', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.1936, 'negative_probs': 0.8064}
    {'text': '这个游戏好好玩', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9933, 'negative_probs': 0.0067}
    {'text': '什么垃圾游戏', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0108, 'negative_probs': 0.9892}

    其中sentiment_key字段包含了情绪信息,详细分析可以参见Python自然语言处理只需要5行代码。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liunaixu/p/16454922.html
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