17行代码跑最新NLP模型?你也可以!
本次作者评测所需(防吓退) 一台可以上网的电脑基本的python代码阅读能力，用于修改几个模型参数对百度中文NLP最新成果的浓烈兴趣 训练模型：Senta情感分析模型基本简介
Senta是百度NLP开放的中文情感分析模型，可以用于进行中文句子的情感分析，输出结果为{正向/中性/负向}中的一个，关于模型的结构细节，请查看Senta----/PaddlePaddle/Paddlehub/demo/senta
本示例代码选择的是Senta-BiLSTM模型。模型来源：Paddlehub简介
PaddleHub是基于PaddlePaddle开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。
本次评测中只使用了预训练模型，没有进行fine-tune代码运行环境：百度 AI studio
实验代码
来自paddlehub/senta_demo.py
github：/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v0.5.0/demo/senta/senta_demo.py
from__future__importprint_functionimportjsonimportosimportsiximportpaddlehubashubif__name__=="__main__":#加载senta模型senta=hub.Module(name="senta_bilstm")#把要测试的短文本以str格式放到这个列表里test_text=["这家餐厅不是很好吃","这部电影差强人意",]#指定模型输入input_dict={"text":test_text}#把数据喂给senta模型的文本分类函数results=senta.sentiment_classify(data=input_dict)#遍历分析每个短文本forindex,textinenumerate(test_text):results[index]["text"]=textforindex,resultinenumerate(results):ifsix.PY2:print(json.dumps(results[index],encoding="utf8",ensure_ascii=False))else:print( ext:{},predict:{}.format(results[index][ ext],results[index][sentiment_key]))PYthon学习企鹅裙：88198-2657 领取python自动化编程资料教程
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