sentimentizer

소개

베타 릴리스, API가 변경 될 것입니다. 설치 :

 pip install sentimentizer

이 repo에는 감정 분석을위한 Pytorch 프레임 워크로 작성된 신경망이 포함되어 있습니다. 소규모 모델은 배포하는 데 훨씬 적은 비용으로 분류 작업에 매우 효과적 일 수 있습니다. 이 패키지는 감정 분석에 중점을두고 모든 모델은 단일 2080TI GPU에서 몇 분 안에 교육을 받았습니다. 추론을 위해 모델을 배포하려면 1GB 미만의 메모리가 필요하므로 여러 컨테이너를 비교적 효율적으로 생성합니다.

용법

 # 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)

Miniconda로 개발을 위해 설치 :

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

재교육 모델

모델을 다시 실행하려면 :

• Yelp 데이터 세트를 받고
• 글러브 6B 100D 데이터 세트를 가져옵니다
• 패키지 데이터 디렉토리에 두 파일을 배치하십시오
• 워크 플로우에서 교육 스크립트를 실행하십시오