补全下面代码reviews_str = '我会不会认为这里好？不会的。' reviews=[] ####填写代码，实现对上句的测试 reviews = paddle.to_tensor(reviews) pred = sentiment_classifier(reviews, infer=True) print('正面概率',pred[0].numpy()[1])

reviews_str = '我会不会认为这里好？不会的。'
reviews=[reviews_str]
# 将文本列表reviews转化为token ids列表
input_ids = tokenizer(reviews)['input_ids']
# 将token ids列表转化为paddle的tensor格式
reviews = paddle.to_tensor(input_ids)
# 利用训练好的模型预测情感分类
pred = sentiment_classifier(reviews)
# 将输出的概率值转化为numpy格式并提取正面概率值
positive_prob = pred.numpy()[0][1]
# 输出正面概率
print('正面概率', positive_prob)

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reviews_str = '我会不会认为这里好？不会的。' reviews=[] ####填写代码，实现对上句的测试 reviews = paddle.to_tensor(reviews) pred = sentiment_classifier(reviews, infer=True) print('正面概率',pred[0].numpy()[1])

reviews_str = '我会不会认为这里好？不会的。'
reviews=[reviews_str]
# 将列表reviews转化为tensor格式
reviews = paddle.to_tensor(tokenizer(reviews)["input_ids"])
# 利用训练好的模型预测情感分类
pred = sentiment_classifier(reviews, infer=True)
# 输出正面概率
print('正面概率',pred[0].numpy()[1])

train_X,valid_X,train_y,valid_y = train_test_split(reviews['content'],reviews['content_type'],test_size=0.2,random_state=2) print(train_X.shape,train_y.shape,valid_X.shape,valid_y.shape) # 创建 TFIDF 向量化模型 model_tfidf = TFIDF(min_df=2, max_features=2000, ngram_range=(1,2), use_idf=1, smooth_idf=1) # 使用训练集来训练 TFIDF 模型，得到文档的 TFIDF 矩阵 model_tfidf.fit(train_X) # 把文档转换成 X矩阵（该文档中该特征词出现的频次），行是文档个数，列是特征词的个数 train_vec = model_tfidf.transform(train_X) # 打印训练集的 TFIDF 矩阵 print(train_vec.toarray()) # 创建线性支持向量机分类器，并使用调整后的概率估计器进行训练 解释上面的代码，解释怎样判断拟合效果

这段代码是用于文本分类的。

首先，使用train_test_split` 函数将数据集分为训练和验证集，并分别获取它们的特征和标签。其中，`test_size=0.2` 表示将 20% 的数据作为验证集。

接着，创建了一个 `TFIDF` 向量化模型，其中 `min_df=2` 表示忽略出现次数少于 2 次的单词，`max_features=2000` 表示只考虑出现次数最多的前 2000 个单词，`ngram_range=(1,2)` 表示考虑单个单词和两个单词的组合，`use_idf=1` 表示使用 IDF 权重，`smooth_idf=1` 表示平滑 IDF 权重。

然后，使用训练集来训练 `TFIDF` 模型，得到文档的 `TFIDF` 矩阵，即通过将文档中所有的单词转换成向量的方式来表示文档。通过调用 `transform` 方法将训练集的文档转换成 `TFIDF` 矩阵，其中每一行表示一个文档，每一列表示一个特征词。

最后，使用线性支持向量机分类器来训练模型，并使用调整后的概率估计器进行训练。在训练过程中，可以使用交叉验证等方法来判断拟合效果，或者使用验证集来评估模型的性能。