Bert Base Swedish Cased Sentiment

🚀 基於瑞典語應用商店約20k評論的實驗性情感分析

本項目基於約20k條瑞典語的應用商店評論進行實驗性的情感分析，旨在為瑞典語相關文本提供情感判斷。

🚀 快速開始

本項目藉助 transformers 庫中的 pipeline 工具進行情感分析。以下是使用示例：

from transformers import pipeline

>>> sa = pipeline('sentiment-analysis', model='marma/bert-base-swedish-cased-sentiment')
>>> sa('Det här är ju fantastiskt!')
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9974609613418579}]

>>> sa('Den här appen suger!')
[{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.998340368270874}]

>>> sa('Det är fruktansvärt.')
[{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.998340368270874}]

>>> sa('Det är fruktansvärt bra.')
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.998340368270874}]

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

# 創建情感分析管道
sa = pipeline('sentiment-analysis', model='marma/bert-base-swedish-cased-sentiment')

# 輸入待分析的瑞典語文本
text = 'Det här är ju fantastiskt!'
result = sa(text)
print(result)

高級用法

你可以將多個文本組合成列表進行批量分析，如下所示：

from transformers import pipeline

# 創建情感分析管道
sa = pipeline('sentiment-analysis', model='marma/bert-base-swedish-cased-sentiment')

# 輸入多個待分析的瑞典語文本
texts = ['Den här appen suger!', 'Det är fruktansvärt.', 'Det är fruktansvärt bra.']
results = sa(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(f"文本: {text}, 結果: {result}")