sentimentizer

介紹

Beta版本，API可能會更改。安裝以下安裝：

 pip install sentimentizer

該回購包含用Pytorch框架編寫的神經網，以進行情感分析。小型模型對於分類任務的部署成本要小得多，可以非常有效。該軟件包的重點是情感分析，所有模型均在幾分鐘內對單個2080TI GPU進行了培訓。為推理部署模型需要少於1GB的內存，這使得創建多個容器相對高效。

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的安裝供開發：

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

重新培訓模型

重新運行模型：

• 獲取Yelp數據集，
• 獲取手套6B 100D數據集
• 將兩個文件放在軟件包數據目錄中
• 在工作流程中運行培訓腳本