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])

时间: 2024-04-06 10:34:49 浏览: 47
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从tensorflow_datasets中下载的数据集：imdb_reviews

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])
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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...
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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...

解释以下代码：# 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') games = soup.find_all('a', {'class': 'search_result_row'}) # 遍历每个游戏，并获取所需信息 for game in games: game_name = game.find('span', {'class': 'title'}).text release_info = game.find('div', {'class': 'search_released'}).text release_year = release_info.strip().split(' ')[0] release_date = release_info.strip().replace(' ', '') review_info1 = game.find('div', {'class': 'search_reviewscore'}) if review_info1 is not None: review_info = review_info1.find('span', {'class': 'search_review_summary'}).get('data-tooltip-html') reviews = review_info[:4] positive_reviews = re.search(r'此游戏的 (\d+(,\d+)*) 篇用户评测中', review_info).group(1).replace(',', '') positive_review_percentage = re.search(r'评测中有 (\d+)% 为好评', review_info).group(1) + '%' else: pass

这段代码是使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，并从中获取游戏相关信息。具体来说，它首先使用 ...如果游戏有评测信息，它会从中提取出好评率和用户评测数量等信息。最后，如果游戏没有评测信息，则跳过该游戏。

class Review(models.Model): user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE) restaurant = models.ForeignKey(Restaurant, on_delete=models.CASCADE) rating = models.IntegerField() comment = models.TextField() created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True) updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True) 根据我的模型给出一个根据饭店好评最多排序

你可以使用以下代码来根据饭店好评最多进行排序： python from django.db.models import Count restaurants = Restaurant.objects.annotate(num_reviews=Count('review')).order_by('-num_reviews') 这将...

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric):   plt.plot(history.history[metric])   plt.plot(history.history['val_'+metric], '')   plt.xlabel("Epochs")   plt.ylabel(metric)   plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True,                           as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1):   print('text: ', example.numpy())   print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1):   print('texts: ', example.numpy()[:3])   print()   print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization(     max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3):   print("Original: ", example[n].numpy())   print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]]))   print()解释一下这些代码。

这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集，然后对数据集进行预处理和向量化，以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释： 1. 导入必要的库： import numpy as np import ...

import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

这段代码的功能是爬取豆瓣电影《太空悍将》的影评信息，并将爬取到的数据保存到名为"fimldata.csv"的CSV文件中。具体来说，代码先构造了每一页的URL地址，然后通过requests库发送请求获取HTML页面。接着，使用lxml库...

解释以下代码：# 进入游戏详情页并获取更多信息 driver.get(game_url) soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') developer = soup.find('div', {'class': 'dev_row'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'dev_row'}) else '' publisher = soup.find('div', {'class': 'publisher'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'publisher'}) else '' user_tags = [tag.text.strip() for tag in soup.find_all('a', {'class': 'app_tag'})] recent_reviews = soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}) else '' recent_review_count = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' recent_review_percentage = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).span['data-tooltip-html'] \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' print(developer, publisher, user_tags, recent_reviews, recent_review_count, recent_review_percentage) # 返回到先前的页面进行下一个游戏的爬取 driver.back()

这段代码使用 BeautifulSoup 库对 Steam 平台的游戏详情页进行解析，从中提取出游戏开发者、游戏发行商、用户标签、最近的评论、最近评论的数量和最近评论的百分比等信息，并将这些信息打印出来。此外，代码还使用了...

可以帮我写一个python代码爬取https://www.amazon.com/SAMSUNG-Factory-Unlocked-Android-Smartphone/product-reviews/B0BLP57HTN/ref=cm_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews的评论吗

当然可以，这里是一个简单的爬取亚马逊商品评论的 Python 代码示例： python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_reviews(url): # 发送请求 response = requests.get(url) # 解析HTML...

帮我写一个python代码爬取https://www.amazon.com/SAMSUNG-Factory-Unlocked-Android-Smartphone/product-reviews/B0BLP57HTN/ref=cm_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews的评论，并将其分词，清洗后进行情感分析

好的，为了实现这个功能，我们需要使用Python中的一些额外库。具体来说，我们需要使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML页面，使用nltk库进行分词和情感分析。 如果你还没有安装nltk库，...

test_data2 = reviews_data[reviews_data['listing_id'].isin([28687383, 6715189, 12846685, 33443872, 25525760]) & ( reviews_data['id'].isin([409215689, 79530999, 155897684, 433691710, 311709248]))]

你想要筛选一个名为"reviews_data"的数据集，选取其中"listing_id"列的值为28687383、6715189、12846685、33443872、25525760，并且"reviews_data"中的"id"列的值为409215689、79530999、155897684、433691710、...

import pandas as pd import re import jieba.posseg as psg import numpy as np data = pd.read_excel('D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx', index_col = u'nickname') # 读取数据，指定“日期”列为索引列 # 去重，去除完全重复的数据 reviews = pd.read_csv("D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx") reviews = reviews[['content','id']].drop_duplicates() content = reviews['content'] # 去除英文、数字等 # 由于评论主要为京东华为手机mate40Pro的评论，因此去除这些词语 strinfo = re.compile('[0-9a-zA-Z]|京东|京东商城|美的|热水器|电热水器|') content = content.apply(lambda x: strinfo.sub('', x)) print(content)这段代码'utf-8' codec can't decode byte 0xa7 in position 14: invalid start byte发生以上报错怎么办

根据代码中的路径 'D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx'，这是一个 Excel 文件，因此可以尝试指定 read_excel() 方法中的 encoding 参数，如下所示： data = pd.read_excel('D:/SHUJUWAJUE/data/reviews.xlsx...

帮我看看我的代码是否低效：import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') i = 0 directory = "cleaned_datas_v2" for file in os.listdir(directory): with open('cleaned_datas_v2/' + file) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row)

with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="", buffering=8192) as f: writer = csv.writer(f) i = 0 for file in os.listdir(directory): with open(os.path.join(directory, file)) as...

plt.figure(figsize=(19,6)) ax=sns.countplot( t_data['_date_month'], saturation =1, palette=sns.color_palette(palette='OrRd_d',desat=0.9,n_colors=12), ) plt.title('Number of monthly reviews of HEYTEA',fontsize=30) plt.xlabel('Month',fontsize=30) plt.ylabel("Count",fontsize=30) plt.savefig('file/pic/每月评价数.png',dpi=1000)

这段代码使用了 Python 的数据可视化库 seaborn 和 matplotlib，绘制了某个 HEYTEA 的产品或服务的每月评价数的柱状图。具体来说： - plt.figure(figsize=(19,6)) 指定绘图的大小为宽度 19 英寸、高度 6 英寸。 -...

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