Gyakorlat – Szöveg hangulatelemzése a neurális hálózat használatával

5 perc

A valódi teszt akkor következik, amikor saját szöveget ad meg a modellnek, és meglátja, hogyan teljesít – tehát milyen jól értékeli ki a szövegben kinyilvánított érzelmeket. Ebben az egységben olyan Python-függvényt fog megírni, amely szöveges sztringet fogad el bemenetként, azt átadja a modellnek, majd visszaadja a hangulati értékelést. Ez után a függvény használatával fog különböző szöveges sztringekben kifejezett érzelmeket elemezni.

Írja be az alábbi kódot egy cellába a jegyzetfüzet végén, és futtassa a cellát:

import string
import numpy as np

def analyze(text):
    # Prepare the input by removing punctuation characters, converting
    # characters to lower case, and removing words containing numbers
    translator = str.maketrans('', '', string.punctuation)
    text = text.translate(translator)
    text = text.lower().split(' ')
    text = [word for word in text if word.isalpha()]

    # Generate an input tensor
    input = [1]
    for word in text:
        if word in word_dict and word_dict[word] < top_words:
            input.append(word_dict[word])
        else:
            input.append(2)
    padded_input = sequence.pad_sequences([input], maxlen=max_review_length)

    # Invoke the model and return the result
    result = model.predict(np.array([padded_input][0]))[0][0]
    return result

Az utasítás egy analyze nevű függvényt definiál, amely sztringet fogad el bemeneteként, és egy 0 és 1 közötti számot ad vissza, amely a sztringben kifejezett érzelmet pontozza. Minél magasabb a szám, annál pozitívabb az érzelem. A függvény megtisztítja a bemenő sztringet, átkonvertálja a load_data függvény által létrehozott szótár szavaira hivatkozó egész számok listájává, végül meghívja modell predict függvényét a szöveg hangulatának értékeléséhez.

Hajtsa végre a következő utasítást a jegyzetfüzet használatával:
```
analyze('Easily the most stellar experience I have ever had.')
```
A kimenet a bemenetként megadott szöveg hangulata, egy 0 és 1 közötti számmal kifejezve. Egyetért a modell értékelésével?
Most próbálja ki a következőt:
```
analyze('The long lines and poor customer service really turned me off.')
```
Hogyan értékeli a modell az ebben a szövegben kifejezett érzelmet?

Végezetül tesztelje a modellt saját készítésű bemenő sztringekkel. Az eredmények nem lesznek tökéletesek, de bizonyára tapasztalni fogja, hogy a modell viszonylag jól ítéli meg a szövegek hangvételét. Bár a modell filmkritikákkal lett betanítva, képességei nem korlátozódnak filmkritikák elemzésére. Ez azért érthető, mert a nyelv, amelyen egy film iránt nyilvánítunk tetszést vagy nemtetszést, eredendően hasonló a más témákkal kapcsolatos érzéseket kifejező szavakhoz.

Folytatás

Gyakorlat – Szöveg hangulatelemzése a neurális hálózat használatával

Visszajelzés