microsoftml.get_sentiment: Stimmungsanalyse

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Verwendung

microsoftml.get_sentiment(cols: [str, dict, list], **kargs)

BESCHREIBUNG

Bewertet Text in natürlicher Sprache und bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass die Stimmungen positiv sind.

Details

Die Transformation get_sentiment gibt die Wahrscheinlichkeit zurück, dass die Stimmung eines natürlichen Texts positiv ist. Unterstützt zurzeit nur Englisch.

Argumente

cols

Eine Zeichenfolge oder Liste mit den zu transformierenden Variablennamen. Falls dict, sind dies die Namen der neu zu erstellenden Variablen.

kargs

Zusätzliche Argumente, die an die Compute-Engine gesendet werden.

Gibt zurück

Ein Objekt, das die Transformation definiert.

Siehe auch

featurize_text.

Beispiel

'''
Example with get_sentiment and rx_logistic_regression.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_logistic_regression, rx_featurize, rx_predict, get_sentiment

# Create the data
customer_reviews = pandas.DataFrame(data=dict(review=[
            "I really did not like the taste of it",
            "It was surprisingly quite good!",
            "I will never ever ever go to that place again!!"]))
            
# Get the sentiment scores
sentiment_scores = rx_featurize(
    data=customer_reviews,
    ml_transforms=[get_sentiment(cols=dict(scores="review"))])
    
# Let's translate the score to something more meaningful
sentiment_scores["eval"] = sentiment_scores.scores.apply(
            lambda score: "AWESOMENESS" if score > 0.6 else "BLAH")
print(sentiment_scores)

Ausgabe:

Beginning processing data.
Rows Read: 3, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:02.4327924
Finished writing 3 rows.
Writing completed.
                                            review    scores         eval
0            I really did not like the taste of it  0.461790         BLAH
1                  It was surprisingly quite good!  0.960192  AWESOMENESS
2  I will never ever ever go to that place again!!  0.310344         BLAH