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1# import library
2import torch
3from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TextClassificationPipeline
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5# load model
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Copycats/koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis")
7model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Copycats/koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis")
8sentiment_classifier = TextClassificationPipeline(tokenizer=tokenizer, model=model)
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10# target reviews
11review_list = [
12 '이쁘고 좋아요~~~씻기도 편하고 아이고 이쁘다고 자기방에 갖다놓고 잘써요~^^',
13 '아직 입어보진 않았지만 굉장히 가벼워요~~ 다른 리뷰처럼 어깡이 좀 되네요ㅋ 만족합니다. 엄청 빠른발송 감사드려요 :)',
14 '재구매 한건데 너무너무 가성비인거 같아요!! 다음에 또 생각나면 3개째 또 살듯..ㅎㅎ',
15 '가습량이 너무 적어요. 방이 작지 않다면 무조건 큰걸로구매하세요. 물량도 조금밖에 안들어가서 쓰기도 불편함',
16 '한번입었는데 옆에 봉제선 다 풀리고 실밥도 계속 나옵니다. 마감 처리 너무 엉망 아닌가요?',
17 '따뜻하고 좋긴한데 배송이 느려요',
18 '맛은 있는데 가격이 있는 편이에요'
19]
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21# predict
22for idx, review in enumerate(review_list):
23 pred = sentiment_classifier(review)
24 print(f'{review}\n>> {pred[0]}')이쁘고 좋아요~~~씻기도 편하고 아이고 이쁘다고 자기방에 갖다놓고 잘써요~^^
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아직 입어보진 않았지만 굉장히 가벼워요~~ 다른 리뷰처럼 어깡이 좀 되네요ㅋ 만족합니다. 엄청 빠른발송 감사드려요 :)
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재구매 한건데 너무너무 가성비인거 같아요!! 다음에 또 생각나면 3개째 또 살듯..ㅎㅎ
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가습량이 너무 적어요. 방이 작지 않다면 무조건 큰걸로구매하세요. 물량도 조금밖에 안들어가서 쓰기도 불편함
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한번입었는데 옆에 봉제선 다 풀리고 실밥도 계속 나옵니다. 마감 처리 너무 엉망 아닌가요?
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따뜻하고 좋긴한데 배송이 느려요
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맛은 있는데 가격이 있는 편이에요
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