Victor Temas
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Victor Temas
Modo de uso
Importe a classe VictorThemes, do arquivo victor_temas/victor_themes.py Instancie a classe VictorThemes com os parametros: tfidf, vectorizer e o DataFrame de temas. O método predict recebe um texto não processado e retorna uma lista de resultados sobre o texto para cada tema, cada elemento é uma tupla contendo:
- Pertinência não limitada
- Similaridade mínima entre o texto de entrada e os textos do tema analisado
- Similaridade média entre o texto de entrada e os textos do tema analisado
- Similaridade máxima entre o texto de entrada e os textos do tema analisado
- A lista de temas sendo analisada
- O número de amostras contidas nesse tema.
Os parâmetros opcionais da funcao predict são:
- ordenar_por. Domínio:['pertinencia','similaridade'], valor default:'pertinencia'. Define a ordem de ordenacão da lista de saída do método predict. Caso seja 'pertinencia', ordena os elementos por maior
limiar_pert=-10000, limiar_sim=0
Exemplo:
from victor_temas import VictorThemes
vt=VictorThemes(TFIDF_PATH, VEC_PATH,THEMES_PATH)
vt.predict(texto)
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File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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|
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| MD5 |
400c3f3f4500a456c5a3e64c15eafbb4
|
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| BLAKE2b-256 |
c8c58c5f564649754e07332514e8bfe313b5ff120d8347c86f5dea79e6365292
|
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- Tags: Python 2, Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.4.2 importlib_metadata/4.6.4 pkginfo/1.7.1 requests/2.26.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.62.1 CPython/3.7.11
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
7ace9064d5f51393efca3acce8bd5c16f7bbf527cee770ca7d15b9f1f0d95843
|
|
| MD5 |
e85d349231dce1606f9ec98b0312980c
|
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| BLAKE2b-256 |
23ff90cc6098a014a4acfb1a55924db0f26a7e71794186b1d1596c5bcfad416c
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