基于NLP的中文情感倾向分析库
Project description
Cemotion是Python下的中文NLP库,可以进行 中文情感倾向分析。
Cemotion的模型经循环神经网络训练得到,会为 中文文本 返回 0~1之间的 情感倾向置信度。您可以批量分析中文文本的情感,并部署至Linux、macOS、Windows等生产环境中,无需关注内部原理。
该模块供Apple Silicon使用,已经过M1测试。请按该文档安装ARM Python、TensorFlow、scikit-learn环境。
安装方法
前提: 根据 https://www.cyberlight.xyz/passage/tensorflow-apple-m1 此文方法安装ARM Python和TensorFlow(TensorFlow需要装到conda虚拟环境中,通读全文后,请使用文章末尾的方法安装TensorFlow)
此时,我们假定您已安装相关环境,并创建了名为py38的conda虚拟环境
1.进入命令窗口,激活conda虚拟环境,安装scikit-learn
conda activate py38 #激活虚拟环境 此处虚拟环境名称为py38(您可以自定义名称)
conda install scikit-learn #安装scikit-learn
之后输入以下命令安装Cemotion
pip install --upgrade pip
pip install cemotion-apple
使用方法
#按文本字符串分析
from cemotion import Cemotion
str_text1 = '配置顶级,不解释,手机需要的各个方面都很完美'
str_text2 = '院线看电影这么多年以来,这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片!没有之一!侮辱智商!大家小心警惕!千万不要上当!再也不要看了!'
c = Cemotion()
print('"', str_text1 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text1) ) , '\n')
print('"', str_text2 , '"\n' , '预测值:{:6f}'.format(c.predict(str_text2) ) , '\n')
#返回内容(该模块返回了这句话的情感置信度,值在0到1之间):
text mode
" 配置顶级,不解释,手机需要的各个方面都很完美 "
预测值:0.999931
text mode
" 院线看电影这么多年以来,这是我第一次看电影睡着了。简直是史上最大烂片!没有之一!侮辱智商!大家小心警惕!千万不要上当!再也不要看了! "
预测值:0.000001
#使用列表进行批量分析
from cemotion import Cemotion
list_text = ['内饰蛮年轻的,而且看上去质感都蛮好,貌似本田所有车都有点相似,满高档的!',
'总而言之,是一家不会再去的店。']
c = Cemotion()
print(c.predict(list_text))
#返回内容(该模块返回了列表中每句话的情感置信度,值在0到1之间):
list mode
[['内饰蛮年轻的,而且看上去质感都蛮好,貌似本田所有车都有点相似,满高档的!', 0.999907], ['总而言之,是一家不会再去的店。', 0.049015]]
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- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.3.0 pkginfo/1.7.0 requests/2.25.1 setuptools/53.0.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.56.0 CPython/3.8.6
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | a10f7340c313bef102052e838093e84d6df8bad49d64b1adda7f6b00711741af |
|
MD5 | 433a66fd69ca551f70eafbaf2867f004 |
|
BLAKE2b-256 | 084b1f057d86155b8395ce8ee17c7134622d587a0f62b0d7adeddbe1f162f044 |
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.3.0 pkginfo/1.7.0 requests/2.25.1 setuptools/53.0.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.56.0 CPython/3.8.6
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 4b792c3977520b428b50088555662287794467761fce1fd04c44e7c30031edcd |
|
MD5 | 3a84a5129cc3a23fc3f2e4695268e060 |
|
BLAKE2b-256 | 1f8276933d386f5d7b7af29b5d7cad6ffed7055f7942f491258d43a029a32273 |