- twitterデータセットを用いたポジ/ネガ/中性の判定モデル
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鈴木研ホームページ よりデータセットを利用させて頂いています。
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./dataset/
を詳しくは御覧ください。
$ conda create -n allennlp python=3.7
$ conda activate allennlp
$ pip install -r requirements.txt
$ python3 train.py
ここまでで、訓練されたモデルのパラメータが./serialization_dir/
下に保存される
$ docker build -t jsa:latest .
$ docker run -d -itd -p 8000:8000 jsa
(コンテナ化しない場合)
$ uvicorn app:app --reload --port 8000 --host 0.0.0.0 --log-level trace
$ curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/sentiment/' -H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"sentence": "今日はいい天気"
}'
>> {"probs":
{
"neutral":0.8089876174926758,
"negative":0.015650086104869843,
"positive":0.17536230385303497
}
}