python如何实现文字情绪识别
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文字情绪识别
在paddlepaddle
面前,自然语言处理也变得非常简单。实现文字情绪识别我们同样需要安装PaddlePaddle和Paddlehub,具体安装参见三中内容。

然后就是我们的代码部分了:
importpaddlehubashubsenta=hub.Module(name='senta_lstm')#加载模型sentence=[#准备要识别的语句'你真美','你真丑','我好难过','我不开心','这个游戏好好玩','什么垃圾游戏',]results=senta.sentiment_classify(data={text:sentence})#情绪识别#输出识别结果forresultinresults:print(result)
识别的结果是一个字典列表:
{'text': '你真美', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9602, 'negative_probs': 0.0398}
{'text': '你真丑', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0033, 'negative_probs': 0.9967}
{'text': '我好难过', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.5324, 'negative_probs': 0.4676}
{'text': '我不开心', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.1936, 'negative_probs': 0.8064}
{'text': '这个游戏好好玩', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9933, 'negative_probs': 0.0067}
{'text': '什么垃圾游戏', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0108, 'negative_probs': 0.9892}
其中sentiment_key
字段包含了情绪信息。
以上是“python如何实现文字情绪识别”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注恰卡编程网行业资讯频道!