既存モデルに基づく感情分析システム

既存モデルに基づく感情分析システム
コード接続https://github.com/gitstliu/SentimentAnalysis

word 2 vecアルゴリズム

に基づく

外食評価データとホテル評価データを用いて訓練された感情分析モデル

使用前に言語の先分詞が必要であり、分詞結果はシステムの入力パラメータとして、簡単な研究開発でサービスインタフェースを実現することができる.

自分で単語を分けるデータセットがあれば、著者に連絡して対応するモデルの訓練を手伝うこともできる.

WEBサービスの作成

# encoding: utf-8
from flask import Flask, request, jsonify
import json
import SentimentAnalysis.predict.predict as predict

app = Flask(__name__)
predictmodel = predict.createpredict("SentimentAnalysis/models/svm.pickle", "SentimentAnalysis/models/svm.chisquare")

@app.route("/", methods=("POST",))
def index():
    data = json.loads(request.data)
    results = []
    for words in data['words']:
        if predict.predict(predictmodel, words) == 1:
            result = "  "
        else:
            result = "  "
        results.append(result)
    return jsonify({'results': results})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',debug=False, port=10000)

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