【深度学习入门案例】Senta情感分析

文章目录

一.前言
二.数据准备
三.数据读取
四.加载预训练模型测试
五.完整源码

一.前言

情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。

二.数据准备

创建test.text文档

三.数据读取

'''
用户想要利用Senta完成对该文件的情感分析预测，只需读入该文件，将文件内容存成list，list中每个元素是待预测句子。
'''
with open("test.txt", 'r') as f:try:test_text = []for line in f:test_text.append(line.strip())except:print('读取失败')
print(test_text)

四.加载预训练模型测试

import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
#预测
input_dict = {"text": test_text}
results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)for result in results:print(result)

返回：

可以看到判断准确率很高，基本是能准确判断出是积极还是消极的话。

五.完整源码

# coding=gbk
"""
作者：川川
@时间  : 2021/8/29 21:30
群：970353786
"""
'''
用户想要利用Senta完成对该文件的情感分析预测，只需读入该文件，将文件内容存成list，list中每个元素是待预测句子。
'''
with open("test.txt", 'r') as f:try:test_text = []for line in f:test_text.append(line.strip())except:print('读取失败')
print(test_text)
''':cvar
加载预训练模型,如果想尝试其他模型，只需要更换Module中的name参数即可.
'''
import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
#预测
input_dict = {"text": test_text}
results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)for result in results:print(result)

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