sentimentizer

介绍

Beta版本，API可能会更改。安装以下安装：

 pip install sentimentizer

该回购包含用Pytorch框架编写的神经网，以进行情感分析。小型模型对于分类任务的部署成本要小得多，可以非常有效。该软件包的重点是情感分析，所有模型均在几分钟内对单个2080TI GPU进行了培训。为推理部署模型需要少于1GB的内存，这使得创建多个容器相对高效。

用法

 # 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)

Minconda的安装供开发：

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

重新培训模型

重新运行模型：

• 获取Yelp数据集，
• 获取手套6B 100D数据集
• 将两个文件放在软件包数据目录中
• 在工作流程中运行培训脚本