الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

مقدمة

الإصدار التجريبي ، API عرضة للتغيير. التثبيت مع: 

 pip install sentimentizer

يحتوي هذا الريبو على الشباك العصبية المكتوبة مع إطار Pytorch لتحليل المشاعر. يمكن أن تكون النماذج الصغيرة فعالة جدًا لمهام التصنيف بتكلفة أقل بكثير للنشر. تركز هذه الحزمة على تحليل المشاعر وتم تدريب جميع النماذج على وحدة معالجة الرسومات 2080TI واحدة في دقائق. يتطلب نشر نماذج للاستدلال أقل من 1 جيجابايت من الذاكرة مما يجعل إنشاء حاويات متعددة فعالة نسبيًا.

الاستخدام 

 # where 0 is very negative and 1 is very positive
from sentimentizer.tokenizer import get_trained_tokenizer
from sentimentizer.models.rnn import get_trained_model

model = get_trained_model(64, 'cpu')
tokenizer = get_trained_tokenizer()
review_text = "greatest pie ever, best in town!"
positive_ids = tokenizer.tokenize_text(review_text)
model.predict(positive_ids)
  
>> tensor(0.9701)

التثبيت للتنمية مع Miniconda: 

 conda create -n {env}  
conda install pip  
pip install -e .

نموذج إعادة صياغة

لإعادة تشغيل النموذج:

  • احصل على مجموعة بيانات Yelp ،
  • احصل على مجموعة بيانات Glove 6B 100D
  • ضع كلا الملفين في دليل بيانات الحزمة
  • قم بتشغيل البرنامج النصي التدريبي في سير العمل
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل