Bert Base Swedish Cased Sentiment

🚀 基于瑞典语应用商店约20k评论的实验性情感分析

本项目基于约20k条瑞典语的应用商店评论进行实验性的情感分析，旨在为瑞典语相关文本提供情感判断。

🚀 快速开始

本项目借助 transformers 库中的 pipeline 工具进行情感分析。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

基础用法

from transformers import pipeline

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

# 输入待分析的瑞典语文本
text = 'Det här är ju fantastiskt!'
result = sa(text)
print(result)

高级用法

你可以将多个文本组合成列表进行批量分析，如下所示：

from transformers import pipeline

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

# 输入多个待分析的瑞典语文本
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}, 结果: {result}")