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目前做哪些网站能致富百度邮箱注册入口

目前做哪些网站能致富,百度邮箱注册入口,唐河网站制作公司,互联网公司怎么起名字文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在将文本数据自动归类到预定义的类别中。它是实现信息检索、智能推荐、情感分析等应用的基础技术之一。 应用场景 1. 垃圾邮件过滤 :自动识别并过滤垃圾邮件。 2. 情感分析 :分析用户评论或社交媒体内容…

文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在将文本数据自动归类到预定义的类别中。它是实现信息检索、智能推荐、情感分析等应用的基础技术之一。

应用场景

1. 垃圾邮件过滤 :自动识别并过滤垃圾邮件。
2. 情感分析 :分析用户评论或社交媒体内容的情感倾向。
3. 新闻分类 :将新闻文章自动分类到不同的主题类别。
4. 客户支持 :自动分类客户问题以便快速响应。
5. 文档管理 :自动分类和组织大量文档,便于检索。

情感分析实战-基础版

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from pydantic import BaseModel
from pydantic.fields import Fieldllm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",temperature=0,max_tokens=None,timeout=None,max_retries=2,api_key="sk-37c6b1c6517141e9ae644c5ba1c81782",
)class Classification(BaseModel):emotion: str = Field(description="文本表达的情感")score: int = Field(description="文本情感的评分,分数越高,情感越积极")lang: str = Field(description="文本的语言")prompt = PromptTemplate.from_template(template="""请分析以下文本的情感,仅提取Classification里的信息。输入文本:{input}"""
)chain = prompt | llm.with_structured_output(Classification)res = chain.invoke({"input": "我吃过饭了"})print(res)

输入:我很快乐

输出:emotion='快乐' score=90 lang='zh'

输入:我吃过饭了

输出:emotion='中性' score=5 lang='zh'

输入:我很伤心

输出:emotion='伤心' score=1 lang='zh'

 从输出结果来看,结果是正确的,但是输出的值不确定,我们可以通过指定枚举来使结果更确定。

情感分析实战-进阶版

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from pydantic import BaseModel
from pydantic.fields import Fieldllm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",temperature=0,max_tokens=None,timeout=None,max_retries=2,api_key="sk-37c6b1c6517141e9ae644c5ba1c81782",
)class Classification(BaseModel):emotion: str = Field(..., enum=['积极', '消极', '中性'], description="文本表达的情感")score: int = Field(..., enum=[1,2,3], description="文本情感的评分,分数越高,情感越积极")lang: str = Field(..., enum=['中文', '英文'], description="文本的语言")prompt = PromptTemplate.from_template(template="""请分析以下文本的情感,仅提取Classification里的信息。输入文本:{input}"""
)chain = prompt | llm.with_structured_output(Classification)res = chain.invoke({"input": "我很伤心"})print(res)

输入:我很快乐

输出:emotion='积极' score=3 lang='中文'

输入:我吃过饭了

输出:emotion='中性' score=2 lang='中文'

输入:I am so sad.

输出:emotion='消极' score=1 lang='英文'

 从输出结果来看,结果正确并且使确定的,这就方便我们后续获取字段的确定性。

同样的道理,我们也可以使用这种方式进行其他场景的应用。

http://www.dtcms.com/wzjs/438609.html

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