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python - 如何将情感分类器应用于数据框

问题描述

我有一个包含调查答案的数据框。其中三列是开放式答案。使用 HuggingFace NLP 我正在使用预先训练的情感分析分类器。请在下面找到代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
classifier("This community is so helpful!")

分类器测试的结果是：“[{'label': '5 stars', 'score': 0.800311}]

我想做的是让分类器在我的开放式响应上运行，并且在我的数据框中的新列中，让它包括星星和排名分数。

任何帮助将不胜感激。

编辑：我通过本地 csv 上传了数据集。我要使用的数据框列名称是“Q72”

标签： pythonpandashuggingface-transformers

解决方案

在列上应用模型并使用分配函数创建另一列：

df = (
    df
    .assign(sentiment = lambda x: x['Q72'].apply(lambda s: classifier(s)))
    .assign(
         label = lambda x: x['sentiment'].apply(lambda s: (s[0]['label'])),
         score = lambda x: x['sentiment'].apply(lambda s: (s[0]['score']))
    )
)

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